大模型拯救世界｜理论12｜文档切片策略，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

大模型拯救世界｜理论12｜文档切片策略

一句话记住
文档切片策略 = 把长文本切成“语义完整、长度可管、检索不碎”的小块，否则再强的 Embedding 也救不回效果。
下面给出一套 2025 年可直接落地的「5 步切片流程 + 4 种策略 + 3 组超参 + 2 个实战模板」。

📊 4 种常用策略

策略	场景	优点	缺点	工具
固定长度	通用文本、日志	简单、易并行	可能切断语义	LangChain RecursiveCharacterTextSplitter
递归字符	技术文档、博客	优先按换行/标题切	保留段落结构	LangChain RecursiveCharacterTextSplitter
句子级	法律、合同	语义完整	可能过长	NLTK sent_tokenize + 长度限制
语义滑窗	论文、书籍	重叠保持上下文	计算量大	LlamaIndex SentenceWindowNodeParser

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⚙️ 3 组关键超参（可直接抄）

参数	建议值	说明
Chunk Size	512~1024 token	等于 Embedding 模型最大输入的 1/3~1/2
Overlap	10~20 % Size	保证边界上下文不丢
Max Chunk	1 M token/库	Milvus/FAISS 单分区上限，再大就分库

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🛠️ 实战模板（两种场景）

① 通用中文文档（LangChain）

1234567
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=512,
    chunk_overlap=100,
    separators=["\n\n", "\n", "。", "！", "？"]
)

② 学术论文（句子+滑窗，LlamaIndex）

891011121314
from llama_index.core.node_parser import SentenceWindowNodeParser

parser = SentenceWindowNodeParser.from_defaults(
    window_size=3,           # 每句前后各取 3 句做窗口
    window_metadata_key="window",
    original_text_metadata_key="original_text"
)

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🎯 高级技巧（2025 必知）

1. 标题继承

   把每块的 H1/H2 标题作为元数据，检索时加分。

2. 代码块不切碎

   用正则把 code 整块保留，避免语法断裂。

3. 动态窗口

   对表格/列表用“行”或“条目”为粒度，而非硬 token 数。

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✅ 一句话总结

先按“段落/标题/句子”语义分段，再按 512 token 滑窗，重叠 100 token，最后加上章节标签——这套组合拳在 2025 年仍是 RAG 召回率最高的基线。

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