RAG分块技术深度解析：五大策略与前沿方法选型指南

摘要

分块策略是检索增强生成（RAG）系统的核心瓶颈，直接影响知识召回率与生成质量。本文基于企业级实践与学术前沿（如LGMGC、Meta-Chunking），系统剖析五大分块策略与三大创新框架，结合金融、医疗等高危场景案例，通过12张架构图与4张对比表，揭示分块技术选型与优化的方法论。全文超5000字，提供可复现的代码示例与场景化决策树。

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1 分块策略：RAG系统的“知识手术刀”

1.1 分块不当的典型问题

• 金融场景案例：
  固定分块将“2023年Q3净利润同比增长5.2%（详见附录Table 7）”割裂为两个块，导致数据来源丢失
• 医疗场景风险：
  过敏史信息被分散存储，模型推荐禁忌药物

1.2 分块的核心原则