文档太长模型“吃不下”？15种Chunking神技，助你打造聪明绝顶的RAG系统！ - 链载Ai

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你以为RAG系统的“聪明才智”全靠大模型？错！真正的高手，都是切块（Chunking）切得好！

一、前言：RAG系统的“吃饭哲学”

大家好，我是你们的AI技术侃侃君。今天我们聊点硬核又接地气的：RAG系统里的文档切块（Chunking）。

你是不是也遇到过这种尴尬：明明有一份厚厚的文档，想让大模型帮你总结、问答、检索，结果模型一脸懵逼——“对不起，token太多，我吃不下！”
别急，这不是模型太菜，而是你没掌握切块的艺术。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，已经是NLP圈的“顶流”了。无论是智能问答、知识库、文档摘要，还是企业内部的智能检索，RAG都能大显身手。但你要让它“吃得好、消化快、输出香”，Chunking绝对是核心秘诀。

今天，侃侃君就带你一口气盘点15种Chunking神技，让你的RAG系统聪明到飞起！

二、Chunking到底是啥？为啥这么重要？

1. Chunking的本质

Chunking，直译就是“切块”。在RAG系统里，就是把一份大文档，拆成模型能“咀嚼”的小块。
为什么要切？

模型有token上限（比如GPT-4最多8K tokens），文档太长直接塞进去，模型会“噎住”。
不切块，检索时很难精准定位答案，模型容易“漏看”关键信息。
切得太碎，语义断裂，模型“看不懂”；切得太大，token爆表，模型“吃不下”。

所以，Chunking不是简单的“切”，而是信息架构的艺术。
你要在“保留上下文”和“适配模型能力”之间，找到那个黄金分割点。

2. Chunking的三大核心考量

块的大小（Chunk Size）
太大，token超限，检索慢；太小，语义丢失，生成质量差。
建议：100~500 tokens/块，根据模型实际能力灵活调整。
上下文保留（Context Preservation）
切块不能“断句断意”，否则模型“看不懂”。
滑动窗口、语义切块等方式，可以有效保留上下文。
多模态处理（Modality Handling）
文档里可能有表格、图片、代码块，不同内容类型要用不同切块策略。

三、15种Chunking神技大盘点（附代码&场景）

1. 固定大小切块（Fixed-Size Chunking）

原理：按固定词数或token数切分。
适用：结构简单的小文档。
优点：实现简单，速度快。
缺点：可能切断句子，丢失语义。

deffixed_size_chunk(text, max_words=100):
  words = text.split()
 return[' '.join(words[i:i + max_words])foriinrange(0, len(words), max_words)]

2. 句子切块（Sentence-Based Chunking）

原理：按句子边界切分。
适用：需要保留语义完整性的文档。
优点：语义清晰，上下文连贯。
缺点：句子长度不一，chunk大小不稳定。

importspacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
defsentence_chunk(text):
  doc = nlp(text)
 return[sent.textforsentindoc.sents]

3. 段落切块（Paragraph-Based Chunking）

原理：按段落切分。
适用：结构清晰的文档，如论文、报告。
优点：自然分段，语义完整。
缺点：段落长度不一，可能超token限制。

defparagraph_chunk(text):
 returntext.split('\n\n')

4. 语义切块（Semantic Chunking）

原理：基于语义相似度进行切块。
适用：技术文档、复杂文本。
优点：上下文保留好。
缺点：实现复杂，需依赖模型。

defsemantic_chunk(text, max_len=200):
  doc = nlp(text)
  chunks = []
  current_chunk = []
 forsentindoc.sents:
    current_chunk.append(sent.text)
   iflen(' '.join(current_chunk)) > max_len:
      chunks.append(' '.join(current_chunk))
      current_chunk = []
 ifcurrent_chunk:
    chunks.append(' '.join(current_chunk))
 returnchunks

5. 模态感知切块（Modality-Specific Chunking）

原理：文本、表格、图片分别处理。
适用：PDF、技术手册等混合内容文档。
优点：保留多种模态信息。
缺点：实现复杂。

defmodality_chunk(text, images=None, tables=None):
  text_chunks = paragraph_chunk(text)
 return{'text_chunks': text_chunks,'images': images,'tables': tables}

6. 滑动窗口切块（Sliding Window Chunking）

原理：相邻chunk之间有重叠。
适用：法律、学术文档。
优点：上下文连贯。
缺点：内容重复，处理量大。

defsliding_window_chunk(text, chunk_size=100, overlap=20):
  tokens = text.split()
  chunks = []
 foriinrange(0, len(tokens), chunk_size - overlap):
    chunk =' '.join(tokens[i:i + chunk_size])
    chunks.append(chunk)
 returnchunks

7. 层级切块（Hierarchical Chunking）

原理：按章节、段落、子段落分层切块。
适用：结构化文档，如论文、合同。
优点：保留文档结构。
缺点：实现复杂。

defhierarchical_chunk(text, section_keywords):
  sections = []
  current_section = []
 forlineintext.splitlines():
   ifany(keywordinlineforkeywordinsection_keywords):
     ifcurrent_section:
        sections.append("\n".join(current_section))
      current_section = [line]
   else:
      current_section.append(line)
 ifcurrent_section:
    sections.append("\n".join(current_section))
 returnsections

8. 内容感知切块（Content-Aware Chunking）

原理：根据内容特征动态调整切块策略。
适用：电子书、技术文档。
优点：灵活适应不同内容。
缺点：逻辑复杂。

defcontent_aware_chunk(text):
  chunks = []
  current_chunk = []
 forlineintext.splitlines():
   ifline.startswith(('##','###','Introduction','Conclusion')):
     ifcurrent_chunk:
        chunks.append('\n'.join(current_chunk))
      current_chunk = [line]
   else:
      current_chunk.append(line)
 ifcurrent_chunk:
    chunks.append('\n'.join(current_chunk))
 returnchunks

9. 表格感知切块（Table-Aware Chunking）

原理：将表格独立切块。
适用：财务报表、技术文档。
优点：保留表格结构。
缺点：格式可能丢失。

importpandasaspd
deftable_aware_chunk(table):
 returntable.to_markdown()

10. Token级切块（Token-Based Chunking）

原理：按token数切块，适配Transformer模型。
适用：GPT、BERT等模型。
优点：适配模型限制。
缺点：可能切断句子。

fromtransformersimportGPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
deftoken_based_chunk(text, max_tokens=200):
  tokens = tokenizer(text)["input_ids"]
  chunks = [tokens[i:i + max_tokens]foriinrange(0, len(tokens), max_tokens)]
 return[tokenizer.decode(chunk)forchunkinchunks]

11. 实体感知切块（Entity-Based Chunking）

原理：基于NER识别实体进行切块。
适用：简历、合同、法律文档。
优点：保留实体信息。
缺点：需训练NER模型。

defentity_based_chunk(text):
  doc = nlp(text)
 return[ent.textforentindoc.ents]

12. 主题切块（Topic-Based Chunking）

原理：使用LDA等主题模型进行切块。
适用：新闻、研究论文等多主题文档。
优点：按主题聚合信息。
缺点：需额外建模。

fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer
fromsklearn.decompositionimportLatentDirichletAllocation
deftopic_based_chunk(text, num_topics=3):
  sentences = text.split('. ')
  vectorizer = CountVectorizer()
  sentence_vectors = vectorizer.fit_transform(sentences)
  lda = LatentDirichletAllocation(n_components=num_topics, random_state=42)
  lda.fit(sentence_vectors)
 # 省略主题分配逻辑
 returnsentences

13. 页面切块（Page-Based Chunking）

原理：按PDF页面切块。
适用：PDF文档。
优点：实现简单。
缺点：可能断句。

defpage_based_chunk(pages):
 returnpages

14. 关键词切块（Keyword-Based Chunking）

原理：按关键词切分。
适用：结构清晰的文档。
优点：符合文档结构。
缺点：需预定义关键词。

defkeyword_based_chunk(text, keywords):
  chunks = []
  current_chunk = []
 forlineintext.splitlines():
   ifany(keywordinlineforkeywordinkeywords):
     ifcurrent_chunk:
        chunks.append('\n'.join(current_chunk))
      current_chunk = [line]
   else:
      current_chunk.append(line)
 ifcurrent_chunk:
    chunks.append('\n'.join(current_chunk))
 returnchunks

15. 混合切块（Hybrid Chunking）

原理：结合多种策略。
适用：复杂文档。
优点：灵活强大。
缺点：实现复杂。

defhybrid_chunk(text):
  paragraphs = paragraph_chunk(text)
  hybrid_chunks = []
 forparagraphinparagraphs:
    hybrid_chunks += sentence_chunk(paragraph)
 returnhybrid_chunks

四、不同场景下，如何选对Chunking策略？

场景类型	推荐策略
FAQ、客服系统	句子切块、关键词切块
学术论文	层级切块、语义切块
技术文档	表格感知切块、内容感知切块
多模态文档	模态感知切块、混合切块
法律文档	滑动窗口切块、实体感知切块

侃侃君小贴士：

文档结构清晰，优先用“层级/关键词/段落”切块。
语义复杂，优先用“语义/滑动窗口/混合”切块。
有表格、图片，记得用“模态感知/表格感知”切块。
Token卡得紧，直接“token级切块”走起。

五、结语：Chunking不是“切”，是“设计”！

很多人以为Chunking就是“把文档切碎”，其实这是信息架构的高级设计。
切得好，RAG系统如虎添翼；切得烂，模型再大也白搭。

最后，侃侃君送你一句话：

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“RAG系统的聪明，不在于模型多大，而在于你切块多巧。”

如果你正在做RAG系统，建议把这15种Chunking神技收藏起来，结合你的业务场景，灵活搭配，逐步优化。
让你的RAG系统，吃得下、消化好、输出香！