AI RAG应用的多种文档分块代码

hj_caas

已于 2024-01-12 09:08:14 修改

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分类专栏： LLM 文章标签：人工智能大数据数据库

于 2024-01-12 09:03:48 首次发布

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本文探讨了在RAG应用程序中进行文档分块的重要性，并介绍了使用LangChain库（如RecursiveCharacterTextSplitter、TokenTextSplitter等）以及Haystack库（如Word Splitter、Sentence Splitter）的多种方法。同时提出定制化解决方案，结合Token和Sentence Splitter以优化文本块的连贯性和模型匹配度。尽管现有方法仍有局限，但针对不同场景选择合适策略可提升RAG应用效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在开发 RAG 应用程序时，重要的是要有一个完善的文档分块模式来攫取内容。虽然有很多库可以实现这一目标，但重要的是要了解这一过程的基本机制，因为它是 AI RAG 应用程序的基石。

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测试文档

在测试文档中，我们将使用亚马逊文档中的大型 PDF 文件来测试分块的性能。

测试文档内容：

Amazon Bedrock also oﬀers a broad set of capabilities to build generative AI applications with security, privacy, and responsible AI. Using Amazon Bedrock, you can easily experiment with and evaluate top foundation models for your use cases, privately customize them with your data using techniques such as ﬁne-tuning and Retrieval Augmented Generation (RAG), and build agents that execu