RAG技术终极指南：企业级文档问答系统构建秘籍，Meta Chunking切分详解，收藏这一篇就够！

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原创最新推荐文章于 2026-08-05 15:13:11 发布 685 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

RAG中的Chunking实战：语义单元封装与15种工程化切分技术在检索增强生成（RAG）系统中，chunking并非简单的文本分段，而是面向语义完整性、上下文锚定与检索友好性的关键预处理环节。其核心原理在于将原始文档转化为具备命题结构、可追溯元信息和向量表征鲁棒性的语义单元。技术价值体现在显著提升recall@5与QA准确率，避免因切分失当导致的关键条件断裂、术语割裂或逻辑链丢失。典型应用场景覆盖法律条款解析、技术文档问答、医疗指南检索及多模态手册理解等。本文聚焦RAG落地中最易被低估却影响最大的chunking工程实践，系统梳理15种可组合、可嵌套的切分策略，并深度结阅读详情

1 概述

由中国人民大学和上海算法创新研究院在2024年10月份提出了一种新的文本切分方法，以提升切分效果，从而改善RAG的效果。

论文中提出了Meta Chunking的概念，它指的是句子和段落之间的颗粒度，我的理解是一种文本块。

文章基于Meta Chunking的概念，一种提出了两种方法：

Perplexity Chunking
Margin Sampling Chunking

下图左侧是Margin Sampling Chunking，右图是Perplexity Chunking。

只使用a方法无法维持句子完整性和逻辑完整性。使用a+b无法维持逻辑完整性。

感兴趣的朋友可以自行阅读论文，下面我将用尽可能通俗易懂的语言介绍这两种方法的核心原理：

Perplexity Chunking：这种方法会对每个句子计算一个困惑度（Perplexity），不熟悉这个概念的朋友，可以把它理解成，在一个句子中，平均而言每次拿上一个词来预测下一个词的难度，然后依次滚动预测，比如拿“中国”预测“的”，拿“中国的”预测“首都”……当前已经滚动到“中国的首都是”，需要预测“北京”，那它的难度就很小，把这样滚动预测的难度求平均，就是困惑度。这种方法的核心思想是，寻找那些能显著降低困惑度的句子（也就是论文或者代码中要找的minimal），那这些句子后面就应该是切分点（具体其实有两种情况，大家可以看论文后者看本文第3部分的代码注释）。这个其实也比较直观易懂，因为同一个语义的片段，随着片段的不断增加，预测难度是会不断降低的。就好比有一个段落讲解大语言模型的技术原理，在比较靠前的地方会把基本的术语之类的都介绍完，到后面只是具体的展开，LLM在相对熟悉的上下文环境中，相对容易预测，Perplexity就会随着句子的增加而呈降低的趋势，但到了下一段开始介绍大语言模型在行业的应用时，完全切换到另一个话题了，LLM也无法提前感知会切换成什么话题，因此预测难度大增，加入下一个话题的第一个句子后，Perplexity就会上升，由此就能找到最佳的切分点。这种方法，是论文主推的方法，号称是在性能和效果之间找到了很好的平衡。
Margin Sampling Chunking：这种方法比较直接粗暴，核心思想是，维护一个buffer，里面有一系列句子，每次拿这个buffer和下一个句子合并起来，问LLM合并的句子是不是要切分，只有在不切分的概率减去要切分的概率大于特定阈值时，才会进行切分，然后把buffer清除，采用滑动窗口的方式考虑后面的句子。换言之就是让LLM来看到底在什么地方切分，只不过不是一股脑把整篇文档送入LLM，而是用比较巧妙的方法采用滑动窗口的方式一点点送给LLM，这样一是不会让LLM上下文超长，二是还可以根据设定长度和切分情况来决定是不是需要合并，以组成符合切分长度要求的片段。值得注意的是，arxiv上的论文有2个版本，这种方法在最新的第2版中介绍非常少，摘要中没有出现，在核心方法章节也没有提到，甚至在实验设置部分都被分到Baseline组，实验结果也是绝大多数测试集都是Perplexity Chunking更优，而在第1版中，在摘要、核心方法章节中都会介绍Margin Sampling Chuning，实验部分也是和Perplexity Chunking互有胜负。论文给的示例代码中使用的LLM是Qwen2-1.5B-Instruct，我们也同样使用这个模型，这种方法在我们的系列文章实验中，是目前切分效果最好的，但由于我的显卡显存（只有11G）不足，只能用CPU（Intel i7 9700K），单次运行大约2.5小时。

2 效果

本文对PyPDFLoader解析成文本后直接拼接、MinerU转换为Markdown两种方式，对Meta Chunking中提到的PPL Chunking和Margin Sampling Chunking两种方法都进行了对比实现，结果如下表：

值得一提的是，从结果看，Margin Sampling Chuning这种方式的优势非常明显，无论是PDF解析后简单拼接，还是转成Markdown后，反倒是论文所提的主要方法Perplexity Chunking效果一般。其中转换为Markdown后的文档，使用这种Margin Sampling Chuning解析的文档，配合未经微调的bge-large-zh-v1.5，甚至超过了对使用检索优化(4)BM25和混合检索中经过微调的Embedding和BM25的混合检索。

3 核心算法

本文对应代码已开源，地址在：https://github.com/Steven-Luo/MasteringRAG/blob/main/split/04_meta_chunking.ipynb

核心算法都来自Meta Chunking，具体代码可以阅读https://github.com/IAAR-Shanghai/Meta-Chunking/tree/main/example

其中Margin Sampling Chunking方法的核心在app.py中，下面把一些不太好理解的部分加以注释：

def
 
meta_chunking
(original_text,base_model,language,ppl_threshold,chunk_length):

chunk_length=
int
(chunk_length)

if
 base_model==
'PPL Chunking'
:

        final_chunks=extract_by_html2text_db_nolist(original_text,small_model,small_tokenizer,ppl_threshold,language=language)

else
:

      full_segments = split_text_by_punctuation(original_text,language)

# tmp就是在概述部分说到的那个buffer

      tmp=
''

# 这个是阈值，在论文中，这个阈值初始为0，后续会根据预测概率的margin（就是切分与不切分的差）的历史均值来求平均

      threshold=
0

      threshold_list=[]

      final_chunks=[]

for
 sentence 
in
 full_segments:

if
 tmp==
''
:

              tmp+=sentence

else
:

# 获取切分与不切分的概率差

              prob_subtract=get_prob_subtract(small_model,small_tokenizer,tmp,sentence,language)    

              threshold_list.append(prob_subtract)

if
 prob_subtract>threshold:

                  tmp+=
' '
+sentence

else
:

                  final_chunks.append(tmp)

                  tmp=sentence

if
 
len
(threshold_list)>=
5
:

              last_ten = threshold_list[-
5
:]  

              avg = 
sum
(last_ten) / 
len
(last_ten)

              threshold=avg

if
 tmp!=
''
:

          final_chunks.append(tmp)

      ...

def
 
get_prob_subtract
(model,tokenizer,sentence1,sentence2,language):

if
 language==
'zh'
:

        query=
'''这是一个文本分块任务.你是一位文本分析专家，请根据提供的句子的逻辑结构和语义内容，从下面两种方案中选择一种分块方式：

        1. 将“
{}
”分割成“
{}
”与“
{}
”两部分；

        2. 将“
{}
”不进行分割，保持原形式；

        请回答1或2。'''
.format(sentence1+sentence2,sentence1,sentence2,sentence1+sentence2)

        prompt=
"<|im_start|>system
\n
You are a helpful assistant.<|im_end|>
\n
<|im_start|>user
\n
{}
<|im_end|>
\n
<|im_start|>assistant
\n
"
.format(query)

        prompt_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors=
'pt'
).to(model.device)

        input_ids=prompt_ids

# 因为Prompt中要求LLM只返回1或2，因此此处只获取这两种输出的tokenized后的结果

        output_ids = tokenizer.encode([
'1'
,
'2'
], return_tensors=
'pt'
).to(model.device)

with
 torch.no_grad():

            outputs = model(input_ids)

            next_token_logits = outputs.logits[:, -
1
, :]

            token_probs = F.softmax(next_token_logits, dim=-
1
)

        next_token_id_0 = output_ids[:, 
0
].unsqueeze(
0
)

# 分别获取到输出1、2的概率

        next_token_prob_0 = token_probs[:, next_token_id_0].item() 
# 1的概略

        next_token_id_1 = output_ids[:, 
1
].unsqueeze(
0
)

        next_token_prob_1 = token_probs[:, next_token_id_1].item() 
# 2的概率

        prob_subtract=next_token_prob_1-next_token_prob_0 
# 不分割的概率 - 分割的概率

else
:

        ...

return
 prob_subtract

Perplexity Chunking方法，在chunk_rag.py中

def
 
extract_by_html2text_db_nolist
(sub_text,model,tokenizer,threshold,language=
'zh'
) -> List[
str
]:  

    ...

# segments是之前按照一些规则切分的句子组成的列表

for
 context 
in
 segments:

        tokenized_text = tokenizer(context, return_tensors=
"pt"
, add_special_tokens=
False
)

        input_id = tokenized_text[
"input_ids"
].to(model.device)

        input_ids = torch.cat([input_ids, input_id],dim=-
1
)

        len_sentences.append(input_id.shape[
1
])

        attention_mask_tmp = tokenized_text[
"attention_mask"
].to(model.device)

        attention_mask = torch.cat([attention_mask, attention_mask_tmp],dim=-
1
)

# 上面虽然对每个句子做了拼接，但最后还是相当于计算了整篇文档的loss

    loss, past_key_values = ch.get_ppl_batch( 

        input_ids,

        attention_mask,

        past_key_values=
None
,

        return_kv=
True

    )

    first_cluster_ppl=[]

    index=
0

# 分别获取从文档开篇，一直到当前句子做上下文，当前句子的平均loss，也就是每个句子的平均loss，只不过不是单独算的，而是要把之前的当做上下文

for
 i 
in
 
range
(
len
(len_sentences)):

if
 i ==
0
:

            first_cluster_ppl.append(loss[
0
:len_sentences[i]-
1
].mean().item())

            index+=len_sentences[i]-
1

else
:

            first_cluster_ppl.append(loss[index:index+len_sentences[i]].mean().item())

# print(loss[index:index+len_sentences[i]])

            index+=len_sentences[i]

# 找到PPL最小的切分点

    minima_indices=find_minima(first_cluster_ppl,threshold)

    first_chunk_indices=[]

    first_chunk_sentences=[]

# split_points注意，这个里面存储的是句子的索引

    split_points = [
0
] + minima_indices + [
len
(first_cluster_ppl)-
1
]    

for
 i 
in
 
range
(
len
(split_points)-
1
):

        tmp_index=[]

        tmp_sentence=[]

if
 i==
0
:

            tmp_index.append(
0
)

            tmp_sentence.append(segments[
0
])

for
 sp_index 
in
 
range
(split_points[i]+
1
,split_points[i+
1
]+
1
):

            tmp_index.append(sp_index)

# 把相邻切分点中的所有句子，都放到tmp_sentence中

            tmp_sentence.append(segments[sp_index])

        first_chunk_indices.append(tmp_index)

# 把相邻两个索引之间的句子放到句子列表中，first_chunk_sentences是一个二维数组

        first_chunk_sentences.append(tmp_sentence)

    final_chunks=[]

for
 sent_list 
in
 first_chunk_sentences:

        final_chunks.append(
''
.join(sent_list))

return
 final_chunks

def
 
find_minima
(values,threshold):  

    minima_indices = []  

for
 i 
in
 
range
(
1
, 
len
(values) - 
1
):  

# 当前句子的PPL值，比前、后的都小

if
 values[i] < values[i - 
1
] 
and
 values[i] < values[i + 
1
]:

# 比前、后多出来的部分都超过阈值

if
 (values[i - 
1
]-values[i]>=threshold) 
or
 (values[i + 
1
]-values[i]>=threshold):

                minima_indices.append(i)  

# 当前句子的PPL值，比之前的小，并跟之前的一样大

elif
 values[i] < values[i - 
1
] 
and
 values[i] == values[i + 
1
]:

# 之前部分的PPL减当前句子的PPL超过阈值

if
 values[i - 
1
]-values[i]>=threshold:

                minima_indices.append(i) 

return
 minima_indices

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切分优化
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检索优化

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检索优化(3)RAG Fusion

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如何学习大模型 AI ？

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