面向RAG与LLM的分块策略权威指南：从基础原理到高级实践

在现代人工智能系统架构中，当大型语言模型（LLMs）和向量数据库吸引着大部分目光时，一个更为基础的处理过程正在幕后默默工作——它最终决定了系统输出的质量、可靠性和相关性。这个过程就是分块（Chunking）：在信息到达模型之前对其进行策略性分割的关键步骤。作为RAG（检索增强生成）系统的"隐藏架构"，分块技术的优劣直接影响着LLM的理解、推理和回答能力，堪称AI应用的"智能基石"。

分块的核心价值与三元挑战

分块的本质是将大型文档分解为更小、更易管理的"块"，再将其嵌入向量数据库。这就像给模型提供易于消化的故事片段，而非一次性灌输完整手稿。这些块经过嵌入、存储后，可基于语义相关性进行检索。优质的分块能让AI响应更精准，而拙劣的分块则会导致幻觉、片面回答或无关结果。

分块过程面临着三个相互竞争的核心目标，构成了独特的"三元挑战"：

• 块大小

  ：较大的块提供更丰富的上下文，但难以精确检索；较小的块更适合查询，但可能缺乏完整性

• 上下文丰富度

  ：每个块需要包含足够的周边信息，使LLM能够清晰推理

• 检索精度

  ：块必须在语义上紧凑，以确保向量搜索时的正确匹配

这种"精度-丰富度-大小"的三角平衡，使分块既是科学也是艺术。从自然语言处理的发展历程看，分块技术已从 rigid 的固定长度分割，发展到递归分块器，再到如今模仿人类认知策略的语义和智能体感知方法。

基础分块策略：从简单到智能的演进

固定大小分块：入门级解决方案

固定大小分块如同工具箱中的锤子，不考虑文本内容或结构，仅基于字符或token计数定期分割文档。例如将文档按每500个token或1000个字符进行等长划分，具有一致性、可预测性和高速处理的优点。

但其简单性也是最大缺点：由于不关注句子或段落边界，常导致思想被截断、语法破碎和尴尬的块过渡，增加检索器和LLM的处理难度。关键参数包括：

• chunk_size

  ：每个块的最大字符或token数，用于平衡上下文与精度

• chunk_overlap

  ：设置块之间的重叠部分（通常为块大小的10-2