智能分块助力更智能的RAG：2025年的方法与工具

大模型之路

于 2025-07-13 08:15:00 发布

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分类专栏： RAG 文章标签： rag

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/llm_way/article/details/149217791

检索增强生成（RAG）技术通过融合大型语言模型（LLMs）与信息检索的优势，能够生成准确且富含上下文的响应，已成为人工智能领域的重要突破。在构建高效RAG系统的过程中，数据分块是关键环节——它将大型数据集分解为更小、更易于处理的片段（块），以便高效地进行处理、嵌入和检索。2025年，分块策略取得了显著进展，LangChain、LlamaIndex等工具以及先进的预处理技术引领着这一领域的发展。本文将探讨RAG系统中最新的数据分块方法、工具和策略，并提供实用示例、代码片段以及处理各种数据类型的见解。

什么是数据分块及其重要性

数据分块是将大型文档或数据集分割成更小片段的过程，目的是让大型语言模型（LLMs）更易于处理。由于LLMs存在有限的上下文窗口（例如，某些模型的上下文窗口为4096个令牌），因此直接输入整个文档往往不切实际。分块确保只有最相关的信息片段被检索并传递给LLM，从而提高响应的准确性和效率。

分块对RAG至关重要的原因

上下文窗口限制
：LLMs一次只能处理固定数量的令牌。分块将大型文本分解为适合这些限制的大小。
改进检索效果
：更小、结构良好的块使向量数据库能够基于用户查询检索更相关的信息。
语义连贯性
：有效的分块保留了数据的含义和上下文，确保LLM生成准确的响应。
效率提升
：更小的块减少了计算开销，加快了检索和处理速度。

例如，假设你正在构建一个RAG系统来回答关于一本500页教科书的问题。如果不进行分块，系统可能难以精确定位相关章节。通过将教科书分成更小的块（如段落或章节），系统可以只检索回答特定问题（如“什么是光合作用？”）所需的部分。

分块的数据类型

分块策略因所处理的数据类型而异。不同的数据格式需要特定的方法来保留其结构和含义。以下是RAG系统中使用的主要数据类型：

数据类型	描述	分块注意事项
纯文本	非结构化文本，如文章或散文。	按句子、段落或语义拆分以保持上下文。
Markdown	具有标题、列表和代码块的轻量级标记语言。	使用结构感知拆分器保留标题和章节。
HTML	带有`<p>`、`<h1>`或`<table>`等标签的网页。	解析标签以按元素（如段落、标题）拆分并保留元数据。
PDF	包含文本、表格、图像和格式的文档。	预处理以提取文本、表格或元数据；避免拆分表格或逻辑部分。
代码	Python、JavaScript或C++等编程语言的代码。	使用特定于语言的拆分器保留函数、类或逻辑块。
表格	CSV、Excel等表格格式的结构化数据。	汇总表格或保留行列关系；避免随意拆分单元格。
LaTeX	用于包含方程式和章节的学术论文。	解析LaTeX命令以按章节、方程式或逻辑单元拆分。