defsliding_window_chunks(text,window_size=500,overlap=100):
words=text.split()
chunks=[]
start=0
whilestart<len(words):
end=min(start+window_size,len(words))
chunk=" ".join(words[start:end])
chunks.append(chunk)
ifend==len(words):
break
start=end-overlap
returnchunks
# 用法示例
doc="""...一段非常长的文本..."""
chunks=sliding_window_chunks(doc,window_size=500,overlap=100)
print(f"Generated{len(chunks)}chunks.")ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;border-left: none;padding: 1em;border-radius: 8px;color: rgba(0, 0, 0, 0.5);background: rgb(247, 247, 247);margin: 2em 8px;">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1em;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(80, 80, 80);display: block;">重叠比例可按任务重要性调整，比如医疗记录这些高信息密度的可以达到20%左右，而普通文档只需10%左右即可。概念
不同于固定大小，自适应分块会尽量把自然文档单元（如条款、段落、章节）放在同一个块里，同时遵守最大token数约束。 这种方法典型的应用是法律法规等文档，因为这些文档通常有明确的章节或段落结构，可按「每一章」「每一节」进行分块处理。
使用场景
非常适合结构化文档：法律合同、协议、白皮书、政策文件等。
Python示例
importre
defadaptive_chunking(text,min_tokens=800,max_tokens=1200,boundary_pattern=r"SECTION\s+\d+:"):
sections=re.split(boundary_pattern,text)
chunks=[]
forsecinsections:
# 简化：如果 sec 很长，进一步拆分
words=sec.split()
iflen(words)<=max_tokens:
chunks.append(sec.strip())
else:
# 简单按句子拆
current=[]
forwinwords:
current.append(w)
iflen(current)>=max_tokens:
chunks.append(" ".join(current))
current=[]
ifcurrent:
chunks.append(" ".join(current))
returnchunks
# 用法
contract_text="""SECTION 1: ... SECTION 2: ..."""
chunks=adaptive_chunking(contract_text,min_tokens=800,max_tokens=1200)
print(len(chunks))需要根据文档类型，使用正确的正则表达式识别边界，从而来提高质量。 此外，应该尽量避免在逻辑单元中间硬拆，否则上下文容易被破坏。除非块的大小仍旧不满足要求，才允许在逻辑单元中间进行拆分。
概念
先做命名实体识别，再按实体把相关句子聚到同一块里，而不是只按原文顺序切。
使用场景
适合知识库、以实体为核心的QA、新闻档案检索等。比如问「某某人这周做了什么？」，事先把该实体相关内容聚到一起，检索更高效。
Python 示例
importspacy
fromcollectionsimportdefaultdict
nlp=spacy.load("en_core_web_sm")
defentity_based_chunks(text):
doc=nlp(text)
entity_map=defaultdict(list)
forsentindoc.sents:
ents={ent.textforentinsent.ents}
foreinents:
entity_map[e].append(sent.text)
return{entity:" ".join(sents)forentity,sentsinentity_map.items()}
text="""Elon Musk announced a new AI initiative. Tesla unveiled its Model Y refresh. SpaceX launched its Starship test flight."""
chunks=entity_based_chunks(text)
forentity,chunkinchunks.items():
print(f"Entity:{entity}\nChunk:{chunk}\n")可用特定的NER模型来识别实体。 每个实体生成一个块时，注意句子可能属于多个实体，存在重叠，可以按照重要性或者其他策略进行归类。
概念
从名字就可以看出来，可以把多种分块策略组成Pipeline：先按结构拆分，再做语义聚类，最后做实体保留。这样能兼顾结构、语义和实体三方面的优势。
使用场景
适合技术文档、API 文档、软件说明、混合内容（文本 + 代码）等。单一策略很难同时兼顾结构完整性、语义聚合和实体识别时，可以使用混合策略。
Python 示例
defhybrid_chunking(text):
# Step1: Recursive split by headings
sections=text.split("\n## ")
chunks_stage1=[secforsecinsections]
# Step2: Within each section, semantic cluster paragraphs (reuse previous code)
paragraphs=[sec.split("\n")forsecinchunks_stage1]
chunks_stage2=[]
forparasinparagraphs:
chunks_stage2.extend(topic_based_chunks(paras,n_clusters=2))
# Step3: Entity preservation: ensure entity sentences stay with their chunk
final_chunks=[]
forchunkinchunks_stage2:
# simple heuristic: if entity appears, include nearby sentences
final_chunks.append(chunk)
returnfinal_chunks
text="""## Authentication Methods … ## Error Handling … ## Rate Limiting … """
chunks=hybrid_chunking(text)
print(len(chunks))Pipeline可以按照这种顺序处理：结构 → 语义 → 实体，由简到难。
概念
根据下游任务类型（如摘要、检索、问答等不同需求）选择不同分块规则。同一内容可以针对不同任务生成不同的分块方案。
使用场景
比如对代码库做摘要时，用更小的函数级分块；做检索时，按函数签名＋文档字符串成块；做QA时，按类或模块级别成块。
Python 示例
deftask_aware_chunking(code_text,task='search'):
iftask=='summarization':
# chunk size small: 20-30 lines per function
returncode_text.split("\n\n")# 简化版
eliftask=='search':
# chunk: function signature + docstring
chunks=[]
forfuncincode_text.split("def "):
ifnotfunc.strip():continue
chunks.append("def "+func.split("\n")[0])
returnchunks
eliftask=='qa':
# chunk: entire class definitions (~100-200 lines)
returncode_text.split("class ")
else:
return[code_text]
code="""class AuthenticationManager: … def authenticate … def refresh_token …"""
fortaskin['summarization','search','qa']:
print(task,len(task_aware_chunking(code,task)))概念
解析 HTML 或 XML 的 DOM 结构，根据标签（如<h2>、<section>、<div>）来确定chunk的边界，更好地保留页面结构。
使用场景
适合处理爬虫网页、博客文章、在线文档等含结构化标记的内容。优点是能保留页面结构，而不是盲目按词或句拆分。
Python 示例
frombs4importBeautifulSoup
deftag_based_splitting(html,boundary_tags=["h2","section"]):
soup=BeautifulSoup(html,"html.parser")
chunks=[]
fortaginsoup.find_all(boundary_tags):
# get text of this section
section_text=tag.get_text(separator="\n")
chunks.append(section_text)
returnchunks
html="""<article><h2>Introduction</h2><p>…</p><h2>Supervised Learning</h2><p>…</p></article>"""
chunks=tag_based_splitting(html)
fori,cinenumerate(chunks):print(i,c[:50])注意标签嵌套：例如
<h3>是否作为子块，还是合并到<h2>，可以根据实际需求来定。
概念
针对代码文本，使用AST或语言特定模式识别函数、类、模块等逻辑边界来拆分。这种方法在很多Coding Agent出现，如Cursor，Trae等。
使用场景
适合开发文档、代码审查、自动生成文档、代码问答等场景。往往把整个类或函数作为一个 chunk，而不是简单按行数来切。
Python 示例
importast
defcode_specific_chunks(code):
tree=ast.parse(code)
chunks=[]
fornodeintree.body:
ifisinstance(node,ast.ClassDef)orisinstance(node,ast.FunctionDef):
start=node.lineno-1
end=node.end_lineno
chunk="\n".join(code.splitlines()[start:end])
chunks.append(chunk)
returnchunks
code="""
class UserManager:
def __init__(self):
pass
def add_user(self, name, email):
pass
def helper_function(x, y):
return x + y
"""
chunks=code_specific_chunks(code)
forcinchunks:
print("Chunk:",c.splitlines()[0])可用
ast来处理Python，或更通用的Tree-Sitter以支持更多的编程语言。 可以适当保留注释和docstring，以增强可读性和语义。
概念
基于可预测的文本模式（时间戳、分隔符、标记等），用正则表达式定位拆分边界。每次匹配产生一个新块。
使用场景
这种方法理论上能提取所有格式，但是需要根据实际情况调整正则表达式模式。
Python 示例
# 比如可以从日志记录中按时间戳进行切分
importre
defregex_chunking(text,pattern=r"\[\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}\]"):
parts=re.split(pattern,text)
chunks=[]
forpartinparts:
ifpart.strip():
chunks.append(part.strip())
returnchunks
log="""[2025-01-15 10:23:45] INFO: User john logged in
[2025-01-15 10:24:12] ERROR: DB connection failed
[2025-01-15 10:24:15] INFO: Retrying…"""
chunks=regex_chunking(log)
forcinchunks:
print("Chunk:",c[:50])在选择文本分块策略时，一般需要从最简单的入手，如按照固定的chunk size进行切分，待效果稳定后再逐步升级到更复杂的方案。 在评估环节，需要通过检索准确率和响应质量等指标衡量实际效果，必要时可进行A/B测试。
此外，可以按照如下的技巧来快速选择合适的分块策略：
对于实际的应用来说，并没有包罗万象的分块方法，包括上面的提到这些分块策略，也并不能保证能够完美提升RAG的效果，只是在不同场景下的一种折衷方案而已。
好的分块策略不只是「把文本切成块」，而是要同时考虑内容类型／任务类型／文档结构，再选择或组合合适的方法， 让RAG系统更好地利用上下文、提供更准的答案，并提升整体体验。
掌握上面的几种策略，并结合自己正在做的场景做一些实验，通常都能带来很可观的提升。
| 欢迎光临 链载Ai (https://www.lianzai.com/) | Powered by Discuz! X3.5 |