docling高级分块：自定义分块策略与序列化技巧-优快云博客

docling高级分块：自定义分块策略与序列化技巧

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概述

在现代文档处理流程中，高效的分块（Chunking）技术是构建高质量检索增强生成（RAG）系统的关键环节。docling作为专业的文档处理工具，提供了强大的分块功能，支持多种自定义策略和序列化方法。本文将深入探讨docling的高级分块技术，帮助您掌握自定义分块策略和序列化技巧。

分块技术基础

什么是文档分块？

文档分块是将大型文档分解为更小、更易管理的片段的过程。在RAG系统中，合理的分块策略能够：

提高检索精度
优化上下文相关性
减少计算开销
提升生成质量

docling分块架构

docling采用分层分块架构，支持多种分块策略：

mermaid

核心分块器详解

1. 分层分块器（HierarchicalChunker）

分层分块器基于文档的自然结构进行分块，保留标题、段落、表格等元素的层次关系。

主要特性：

基于文档对象模型（DOM）结构
自动识别标题层级
保留元数据信息
支持列表项合并

2. 混合分块器（HybridChunker）

混合分块器结合了结构感知和令牌感知的分块策略，是docling最强大的分块工具。

工作流程：

mermaid

自定义分块策略

配置令牌化器

令牌化器的选择直接影响分块效果，docling支持多种令牌化器：

from docling_core.transforms.chunker.hybrid_chunker import HybridChunker
from docling_core.transforms.chunker.tokenizer.huggingface import HuggingFaceTokenizer
from transformers import AutoTokenizer

# 使用HuggingFace令牌化器
tokenizer = HuggingFaceTokenizer(
    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"),
)
chunker = HybridChunker(tokenizer=tokenizer)

# 或者使用OpenAI令牌化器
from docling_core.transforms.chunker.tokenizer.openai import OpenAITokenizer
import tiktoken

openai_tokenizer = OpenAITokenizer(encoding=tiktoken.get_encoding("cl100k_base"))
chunker = HybridChunker(tokenizer=openai_tokenizer)

调整分块参数

HybridChunker提供丰富的参数配置：

参数	类型	默认值	描述
`merge_peers`	bool	True	是否合并相邻的小块
`merge_list_items`	bool	True	是否合并列表项
`max_tokens`	int	512	最大令牌数限制
`min_tokens`	int	50	最小令牌数阈值

# 自定义分块参数
chunker = HybridChunker(
    tokenizer=tokenizer,
    merge_peers=False,  # 禁用相邻块合并
    merge_list_items=False,  # 禁用列表项合并
    max_tokens=1024,  # 增大令牌限制
    min_tokens=100   # 提高最小令牌阈值
)

高级序列化技巧

自定义表格序列化

默认情况下，docling使用三元组表示法序列化表格，但您可以自定义为Markdown格式：

from docling_core.transforms.chunker.hierarchical_chunker import (
    ChunkingDocSerializer,
    ChunkingSerializerProvider,
)
from docling_core.transforms.serializer.markdown import MarkdownTableSerializer

class MDTableSerializerProvider(ChunkingSerializerProvider):
    def get_serializer(self, doc):
        return ChunkingDocSerializer(
            doc=doc,
            table_serializer=MarkdownTableSerializer(),  # 使用Markdown表格序列化器
        )

chunker = HybridChunker(
    tokenizer=tokenizer,
    serializer_provider=MDTableSerializerProvider(),
)

图片序列化策略

docling支持多种图片序列化方式，从简单的占位符到详细的图片描述：

from docling_core.transforms.serializer.markdown import MarkdownParams

# 自定义图片占位符
class CustomImgSerializerProvider(ChunkingSerializerProvider):
    def get_serializer(self, doc):
        return ChunkingDocSerializer(
            doc=doc,
            params=MarkdownParams(
                image_placeholder="[IMAGE_CONTENT]",  # 自定义占位符
            ),
        )

# 基于图片注释的详细序列化
from docling_core.transforms.serializer.base import BaseDocSerializer, SerializationResult
from docling_core.transforms.serializer.common import create_ser_result
from docling_core.transforms.serializer.markdown import MarkdownPictureSerializer
from docling_core.types.doc.document import (
    PictureClassificationData,
    PictureDescriptionData,
    PictureItem,
)

class AnnotationPictureSerializer(MarkdownPictureSerializer):
    def serialize(self, *, item: PictureItem, doc_serializer: BaseDocSerializer, 
                 doc, **kwargs) -> SerializationResult:
        text_parts = []
        for annotation in item.annotations:
            if isinstance(annotation, PictureClassificationData):
                if annotation.predicted_classes:
                    text_parts.append(f"图片类型: {annotation.predicted_classes[0].class_name}")
            elif isinstance(annotation, PictureDescriptionData):
                text_parts.append(f"图片描述: {annotation.text}")
        
        text_res = "\n".join(text_parts)
        text_res = doc_serializer.post_process(text=text_res)
        return create_ser_result(text=text_res, span_source=item)

实战案例：学术论文处理

场景描述

处理包含复杂表格、数学公式和图片的学术论文，需要保持内容的结构完整性和语义连贯性。

解决方案

from docling_core.types.doc.document import DoclingDocument
from docling_core.transforms.chunker.hybrid_chunker import HybridChunker
from docling_core.transforms.chunker.tokenizer.huggingface import HuggingFaceTokenizer
from transformers import AutoTokenizer

# 加载学术论文文档
doc = DoclingDocument.load_from_json("research_paper.json")

# 配置学术论文专用分块器
tokenizer = HuggingFaceTokenizer(
    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"),
)

# 自定义序列化提供器
class AcademicSerializerProvider(ChunkingSerializerProvider):
    def get_serializer(self, doc):
        return ChunkingDocSerializer(
            doc=doc,
            table_serializer=MarkdownTableSerializer(),  # 表格用Markdown
            picture_serializer=AnnotationPictureSerializer(),  # 图片带描述
            params=MarkdownParams(
                image_placeholder="[学术图表]",  # 学术专用占位符
            ),
        )

chunker = HybridChunker(
    tokenizer=tokenizer,
    serializer_provider=AcademicSerializerProvider(),
    max_tokens=768,  # 学术内容需要更多上下文
    merge_peers=True,
)

# 执行分块
chunks = list(chunker.chunk(dl_doc=doc))

# 分析分块结果
for i, chunk in enumerate(chunks):
    contextualized = chunker.contextualize(chunk=chunk)
    token_count = tokenizer.count_tokens(text=contextualized)
    print(f"块 {i}: {token_count} 令牌")

性能优化技巧

1. 批量处理优化

from docling.utils.utils import chunkify

# 使用chunkify进行批量处理
documents = [doc1, doc2, doc3, doc4, doc5]
batch_size = 4

for doc_batch in chunkify(documents, batch_size):
    for doc in doc_batch:
        chunks = list(chunker.chunk(dl_doc=doc))
        # 处理分块结果

2. 内存管理

对于大型文档，建议使用迭代器方式处理：

# 使用迭代器避免内存溢出
chunk_iter = chunker.chunk(dl_doc=large_doc)
for chunk in chunk_iter:
    process_chunk(chunk)  # 逐块处理

3. 缓存策略

重复处理相同文档时，使用缓存提高效率：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=100)
def get_chunks(doc_path: str):
    doc = DoclingDocument.load_from_json(doc_path)
    return list(chunker.chunk(dl_doc=doc))

常见问题与解决方案

问题1：令牌数超出限制

症状：Transformers库警告"Token indices sequence length is longer than the specified maximum"

解决方案：

# 这是误报警告，HybridChunker会自动处理超限情况
# 如需消除警告，可以调整max_tokens参数
chunker = HybridChunker(
    tokenizer=tokenizer,
    max_tokens=tokenizer.get_max_tokens() - 50  # 留出安全余量
)

问题2：分块边界不理想

症状：重要内容被分割到不同块中

解决方案：

# 调整合并策略和令牌限制
chunker = HybridChunker(
    tokenizer=tokenizer,
    merge_peers=True,  # 启用相邻块合并
    max_tokens=1024,   # 增大令牌限制
    min_tokens=200     # 提高最小块大小
)

问题3：特殊内容处理不当

症状：代码块、数学公式等特殊内容序列化不理想

解决方案：

# 自定义特殊内容序列化器
class SpecialContentSerializerProvider(ChunkingSerializerProvider):
    def get_serializer(self, doc):
        return ChunkingDocSerializer(
            doc=doc,
            code_serializer=CustomCodeSerializer(),      # 自定义代码序列化
            formula_serializer=CustomFormulaSerializer(), # 自定义公式序列化
        )

最佳实践总结

1. 根据内容类型选择分块策略

内容类型	推荐策略	令牌限制	特殊处理
技术文档	HybridChunker	512-768	代码块保留
学术论文	HybridChunker	768-1024	公式、表格优化
新闻文章	HierarchicalChunker	256-512	段落完整性
法律文档	HierarchicalChunker	1024+	章节完整性

2. 序列化策略选择指南

表格数据：优先使用Markdown格式，便于LLM理解
图片内容：根据应用场景选择占位符或详细描述
代码块：保持原始格式，避免转义问题
数学公式：使用LaTeX格式保留语义

3. 性能调优建议

批量处理文档提高吞吐量
使用迭代器处理大文档避免内存问题
实施缓存策略减少重复计算
监控令牌使用情况优化分块参数

结论

docling的高级分块功能为文档处理提供了强大的灵活性和控制力。通过掌握自定义分块策略和序列化技巧，您可以根据具体应用场景优化文档处理流程，提升RAG系统的整体性能。无论是处理学术论文、技术文档还是其他复杂内容，docling都能提供专业级的分块解决方案。

记住，最佳的分块策略取决于您的具体用例和数据特征。建议通过实验不同配置，找到最适合您需求的分块方案。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考