【速通RAG实战:索引】5.RAG分块策略与Embedding技术

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

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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 系统的召回率生成质量
  • 核心目标:平衡语义完整性计算效率,避免信息冗余或丢失上下文。

2. 分块策略类型与适用场景

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