在RAG(检索增强生成)系统中,分块策略与Embedding技术是构建高效索引的关键环节。
1. 分块策略的核心作用
在RAG系统里,原始文档往往篇幅较长,直接将其作为一个整体进行处理会面临诸多问题。一方面,大语言模型处理长文本时能力有限,可能无法有效理解和利用其中的信息;另一方面,在进行向量检索时,长文本生成的向量可能无法精准地反映文本的局部语义信息,导致检索结果不准确。
因此,合理的分块策略能够将文档拆分成合适大小的文本块,便于后续处理和检索。
- 分块(Chunking)将文档拆分为独立语义片段,直接影响 RAG 系统的召回率和生成质量。
- 核心目标:平衡语义完整性与计算效率,避免信息冗余或丢失上下文。