RAG 中的分块策略：从基础到前沿的全面剖析

RAG结合了检索和生成的能力，能够针对用户查询从大型数据集中提取相关信息，并据此生成准确的回答。然而，由于LLMs一次只能处理有限数量的标记（tokens），如何将大型数据集分割成适合LLMs处理的小块，即“chunking”，成为了RAG系统中的关键环节。本文将深入探讨chunking策略(LLM在文本切块中的应用与实践)，分析其优缺点，并探讨如何选择最适合特定数据集和应用场景的chunking策略。

一、Chunking的重要性

在处理大规模文本数据时，LLMs面临一个根本性的限制：它们一次只能处理有限数量的标记。这意味着我们不能直接将整个数据集传递给LLMs以寻求答案。Chunking正是为了解决这一问题而诞生的。通过将大型数据集分割成较小的子集（chunks），我们可以确保每个子集都在LLMs的处理能力范围内，同时仍然能够产生尽可能准确的结果。因此，chunking策略（