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标题: 揭秘大模型提升秘诀：RAG系统中的文本分块策略 [打印本页]
作者: 链载Ai    时间: 3 小时前
标题: 揭秘大模型提升秘诀：RAG系统中的文本分块策略

随着大语言模型（Large Language Models）的迅猛发展，基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的技术在各种应用场景中展现出了强大的潜力。RAG系统通过将外部知识库中的相关信息检索并结合大模型的生成能力，能够提供更加准确和丰富的回答。在这一过程中，构建高质量的向量数据库是关键步骤，而文本分块策略则直接影响了向量数据库的构建质量和大模型的输出准确率。本文将全面深入地阐述文本分块在RAG系统中的重要性，探讨其背景、必要性，以及实践中的具体方案和优化策略。

一、背景与重要性


ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(255, 255, 255);line-height: 22px;letter-spacing: 1px;">1.1、RAG系统的工作原理

ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(24, 61, 111);line-height: 22px;letter-spacing: 1px;">

RAG系统结合了信息检索和生成式模型的优势。它首先从知识库中检索与用户查询相关的文本内容，然后将这些内容与用户的输入一同传递给大语言模型，以生成更加准确和上下文相关的回答。这个过程要求知识库中的文本能够被高效检索和准确匹配，这就涉及到文本的向量化和向量数据库的构建。

ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(255, 255, 255);line-height: 22px;letter-spacing: 1px;">1.2、文本分块的必要性

ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(24, 61, 111);line-height: 22px;letter-spacing: 1px;">

为了构建向量数据库，需要对大量的文本进行向量化。然而，直接对长文本进行向量化存在诸多挑战，如语义信息的稀释、计算资源的耗费以及检索效率的降低。因此，将长文本进行合理的分块处理，成为构建高效向量数据库的前提。合适的文本分块策略可以提高检索准确率，确保召回的内容与用户的查询意图更加契合，进而提升大模型生成答案的质量。

二、为什么要进行文本分块



ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(255, 255, 255);line-height: 22px;letter-spacing: 1px;">2.1 长文本向量化的挑战

ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(24, 61, 111);line-height: 22px;letter-spacing: 1px;">

在基于 Transformer 架构的向量化模型中，每个词汇都会被映射为一个高维向量。为了表示整段文本的语义，我们通常采用对词向量取平均，或使用特殊标记（如 [CLS]）位置的向量作为整体表示。然而，当直接对过长的文本进行向量化时，会面临以下挑战：

ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(255, 255, 255);line-height: 22px;letter-spacing: 1px;">2.2 提升检索和生成质量的必要性

ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(24, 61, 111);line-height: 22px;letter-spacing: 1px;">

为了克服上述挑战，合理的文本分块策略显得尤为重要。通过对文本进行适当的切分，可以有效提升检索和生成的质量：
通过对文本进行合理的分块，不仅可以提高向量化过程中的语义表达能力，还能在检索阶段取得更高的匹配精度，最终使得 RAG 系统能够为用户提供更优质的服务。

三、文本分块策略对大模型输出的影响


在大模型 RAG 场景中，为了构建高效的向量数据库，我们需要对包含丰富知识的长文本进行合理的切分，然后通过文本向量化模型处理后存入数据库。虽然文本切分看似简单，但它对大模型最终回答的质量有着深远的影响。


ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(255, 255, 255);line-height: 22px;letter-spacing: 1px;">3.1 文本分块过长的影响

ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(24, 61, 111);line-height: 22px;letter-spacing: 1px;">

在构建 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统时，文本分块的长度对大模型的输出质量有着至关重要的影响。过长的文本块会带来一系列问题：

1）语义模糊：当文本块过长时，在向量化过程中，细节语义信息容易被平均化或淡化。这是因为向量化模型需要将大量的词汇信息压缩成固定长度的向量表示，导致无法精准捕捉文本的核心主题和关键细节。结果就是，生成的向量难以代表文本的重要内容，降低了模型对文本理解的准确性。

2）降低召回精度：在检索阶段，系统需要根据用户的查询从向量数据库中检索相关文本。过长的文本块可能涵盖多个主题或观点，增加了语义的复杂性，导致检索模型难以准确匹配用户的查询意图。这样一来，召回的文本相关性下降，影响了大模型生成答案的质量。

3）输入受限：大语言模型（LLM）对输入长度有严格的限制。过长的文本块会占据更多的输入空间，减少可供输入的大模型的文本块数量。这限制了模型能够获取的信息广度，可能导致遗漏重要的上下文或相关信息，影响最终的回答效果。

3.2 文本分块过短的影响

相反，过短的文本块也会对大模型的输出产生不利影响，具体表现为：

1）上下文缺失：短文本块可能缺乏必要的上下文信息。上下文对于理解语言的意义至关重要，缺乏上下文的文本块会让模型难以准确理解文本的含义，导致生成的回答不完整或偏离主题。

2）主题信息丢失：段落或章节级别的主题信息需要一定的文本长度来表达。过短的文本块可能只包含片段信息，无法完整传达主要观点或核心概念，影响模型对整体内容的把握。

3）碎片化问题：大量的短文本块会导致信息碎片化，增加检索和处理的复杂度。系统需要处理更多的文本块，增加了计算和存储的开销。同时，过多的碎片化信息可能会干扰模型的判断，降低系统性能和回答质量。

通过上述分析，我们可以得出结论：合理的文本分块策略是提升 RAG 系统性能和大模型回答质量的关键。为了在实际应用中取得最佳效果，需要在以下方面进行权衡和优化：

1）根据文本内容选择切分策略：不同类型的文本适合不同的切分方法。

2）考虑向量化模型的性能：评估所使用的向量化模型对于不同长度文本的处理能力。

3）关注大模型的输入限制：大语言模型对输入长度有一定的限制，需要确保召回的文本块能够全部输入模型。

4）实验与迭代：没有一种放之四海而皆准的最佳实践，需要根据具体的应用场景进行实验和调整。

合理的文本分块策略在 RAG 系统中扮演着至关重要的角色。它直接影响向量数据库的构建质量和检索效果，进而影响大模型生成答案的准确性和可靠性。在实际应用中，需要根据文本的特点、向量化模型的性能以及大模型的输入限制，综合考虑，制定最适合的切分方案。

四、常见的文本分块策略


在 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统中，文本分块策略的选择对系统性能和大模型的生成质量有着重要影响。合理的文本分块能提高检索准确性，并为大模型生成提供更好的上下文支持。下面，我们将深入探讨几种常见的文本分块方法及其应用场景。

常用的文本分块方法包括：固定大小分块、基于NTLK分块、特殊格式分块、深度学习模型分块、智能体式分块。


4.1、固定大小文本切块

固定大小文本切块是最简单直观的文本分块方法。它按照预先设定的固定长度，将文本划分为若干块。这种方法实现起来相对容易，但在实际应用中，需要注意以下几点：

4.1.1 问题与挑战

4.1.2 改进方法

为了解决上述问题，可以对固定大小文本切块进行优化：

4.1.3 实践工具：LangChain 的 RecursiveCharacterTextSplitter

大模型应用开发框架 LangChain 提供了 RecursiveCharacterTextSplitter，优化了固定大小文本切块的缺陷，推荐在通用文本处理中使用。

使用示例：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=200,chunk_overlap=50,length_function=len,separators=["\n", "。", ""])
text = "..."# 待处理的文本texts = text_splitter.create_documents([text])
for doc in texts:print(doc)
参数说明：
工作原理：
RecursiveCharacterTextSplitter 按照 separators 中的分割符顺序，递归地对文本进行切分：

  1. 初步切分：使用第一个分割符（如 "\n"，表示段落分隔）对文本进行初步切分。

  2. 检查块大小：如果得到的文本块长度超过了 chunk_size，则使用下一个分割符（如 "。"，表示句子分隔）进一步切分。

  3. 递归处理：依次使用剩余的分割符，直到文本块长度符合要求或无法再切分。

  4. 合并块：如果相邻的文本块合并后长度不超过 chunk_size，则进行合并，确保块的长度尽可能接近 chunk_size，同时保留上下文完整性。

4.2 基于 NLTK 的文本切块

NLTK（Natural Language Toolkit） 是广泛使用的 Python 自然语言处理库，提供了丰富的文本处理功能。其中，sent_tokenize 方法可用于自动将文本切分为句子。

4.2.1 原理

sent_tokenize 基于论文《Unsupervised Multilingual Sentence Boundary Detection》的方法，使用无监督算法为缩写词、搭配词和句子开头的词建立模型，然后利用这些模型识别句子边界。这种方法在多种语言（主要是欧洲语言）上都取得了良好效果。

4.2.2 中文处理的注意事项

4.2.3 在 LangChain 中的应用

LangChain 集成了 NLTK 的文本切分功能，方便用户直接调用。
使用示例：
from langchain.text_splitter import NLTKTextSplitter
text_splitter = NLTKTextSplitter()
text = "..."# 待处理的文本texts = text_splitter.split_text(text)
for doc in texts:print(doc)

4.2.4 扩展：基于 spaCy 的文本切块

spaCy 是另一款强大的自然语言处理库，具备更高级的语言分析能力。LangChain 也集成了 spaCy 的文本切分方法。
使用方法：
只需将 NLTKTextSplitter 替换为 SpacyTextSplitter：
from langchain.text_splitter import SpacyTextSplitter
text_splitter = SpacyTextSplitter()
text = "..."# 待处理的文本texts = text_splitter.split_text(text)
for doc in texts:print(doc)

提示：使用 spaCy 时，需要先下载对应语言的模型。例如，处理中文文本时，需要下载中文模型包。

4.3 特殊格式文本切块

在实际应用中，常常需要处理具有特殊内在结构的文本，如 HTML、Markdown、LaTeX、代码文件 等。这些文本的结构信息对于理解其内容至关重要，简单的文本切分方法可能会破坏其原有结构，导致上下文信息丢失。

4.3.1 处理原则

4.3.2 LangChain 提供的特殊文本切块方法

LangChain 为用户提供了针对多种特殊格式文本的切块类，方便用户处理不同类型的文本。
表 4-1 LangChain 提供的特殊文本切块方法

4.3.3 使用示例

以处理 Markdown 文本为例：
from langchain.text_splitter import MarkdownTextSplitter
text_splitter = MarkdownTextSplitter()
text = "..."# 待处理的 Markdown 文本texts = text_splitter.split_text(text)
for doc in texts:print(doc)

4.3.4 工作原理

这些特殊文本切块类针对不同的文本格式，预设了适合的分割符列表，然后调用 RecursiveCharacterTextSplitter 进行进一步的切分。例如：

4.3.5 自定义扩展

LangChain 还预定义了其他编程语言（如 Go、C++、Java）等的分割符列表，方便用户快速定义新的文本切块类。如果需要处理未提供的文本格式，可以参照已有的类实现。

自定义示例：创建一个用于切分 Java 代码的文本切块类。

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
class JavaCodeTextSplitter(RecursiveCharacterTextSplitter):def __init__(self, **kwargs):separators = ["\n\n",# 空行"\n",# 换行";", # 语句结束" ", # 空格"" # 无分隔符]super().__init__(separators=separators, **kwargs)
text_splitter = JavaCodeTextSplitter(chunk_size=200, chunk_overlap=50)
text = "..."# 待处理的 Java 代码texts = text_splitter.split_text(text)
for doc in texts:print(doc)
通过自定义分割符列表和参数设置，可以灵活地适应不同格式文本的切分需求。

4.4 基于深度学习模型的文本切块

在自然语言处理领域，深度学习模型的应用极大地推动了文本处理技术的发展。在文本切分方面，研究者们利用预训练模型的强大表示能力，提出了多种基于深度学习的文本切分方法，以提高切分的准确性和效率。

4.4.1、朴素的基于BERT的文本切分方法

为了使BERT模型能够学习两个句子之间的关系，在其预训练过程中设计了一个二分类任务：同时向BERT中输入两个句子，预测第二个句子是否是第一个句子的下一句。基于这一思想，我们可以设计一种最朴素的文本切分方法，其中最小的切分单位是句子。

具体而言，在完整的文本上，采用滑动窗口的方式，将相邻的两个句子分别输入BERT模型进行二分类预测。如果预测得分较低，说明这两个句子之间的语义关系较弱，此处可作为文本的切分点。然而，这种方法存在一定的局限性：

图4-3 基于BERT的朴素文本切分方法

4.4.2、Cross-Segment模型：引入更长的上下文依赖

针对上述方法的不足，Lukasik等人在论文《Text Segmentation by Cross Segment Attention》中提出了Cross-Segment模型。该模型的核心是充分利用更长的上下文信息，同时提升预测效率。
主要步骤：

  1. 句子向量化：利用BERT模型分别获取每个句子的向量表示，保留句子的语义信息。

  2. 跨段落预测：将连续的多个句子的向量表示同时输入到另一个BERT或LSTM模型中，一次性预测每个句子是否为文本分段的边界。

这种方法的优势在于：

4.4.3、SeqModel模型：自适应滑动窗口与上下文建模

虽然Cross-Segment模型引入了更长的上下文，但在句子向量化过程中，仍是对每个句子独立进行的，未充分建模句子间的复杂依赖关系。为此，Zhang等人在论文《Sequence Model with Self-Adaptive Sliding Window for Efficient Spoken Document Segmentation》中提出了SeqModel模型，对文本切分方法进行了进一步改进。
SeqModel的特点：
这种方法不仅提高了切分的准确性，还使得模型在处理长文本时具有更高的效率。

图4-5 SeqModel示意图

4.4.4、SeqModel模型的应用与实现

值得关注的是，SeqModel模型的预训练权重已经在「魔搭社区（ModelScope）」上公开发布，支持中文文本的处理。这为开发者在实际项目中应用SeqModel模型，提供了便利的条件。
使用方法示例：
from modelscope.outputs import OutputKeysfrom modelscope.pipelines import pipelinefrom modelscope.utils.constant import Tasks
# 初始化文本分割任务的pipelinep = pipeline(task=Tasks.document_segmentation, model='damo/nlp_bert_document-segmentation_chinese-base')
# 输入需要分割的长文本documents = '这里输入您需要分割的长文本内容'
# 执行文本分割result = p(documents=documents)
# 输出分割后的文本结果print(result[OutputKeys.TEXT])
模型下载地址：https://modelscope.cn/models/damo/nlp_ber
t_document-segmentation_chinese-base/summary

通过该模型，开发者可以高效地对中文文档进行文本切分，为后续的文本分析、信息检索、问答系统等应用打下坚实的基础。

基于深度学习模型的文本切分方法，利用了预训练模型对语言的深层次理解，从最初的朴素方法到Cross-Segment，再到SeqModel模型的不断改进：

这些方法的演进，体现了研究者们在文本切分领域的不懈探索和创新。通过选择合适的模型和方法，我们可以更精确地对文本进行切分，提高下游任务的效果，满足多样化的实际应用需求。

4.5 基于智能体的文本切块

智能体式分块代表着文本分块领域的前沿方向，它摒弃了静态的、基于规则的方法，转而采用动态的、基于AI的策略。这种方法利用智能体（例如训练好的机器学习模型）来自动识别文本中的语义边界，并根据任务需求、文本内容和上下文动态调整分块策略，实现更精细、更灵活的文本分割。

4.5.1 技术特点

2.5.2 工作原理

智能体式分块通常包含以下几个关键步骤：

2.5.3 在RAG中的应用

智能体式分块在RAG系统中具有显著优势：
虽然智能体式分块在性能和灵活性方面具有显著优势，但也面临着一些挑战，例如训练数据的获取和模型的复杂度。随着技术的不断发展，相信这些挑战将逐步得到克服，智能体式分块也将成为RAG系统中不可或缺的核心组件。
这五种分块方法各有优势和应用场景。固定大小分块和递归式分块提供了基础且直观的分块策略，基于文档的分块保持了文档的结构完整性，而语义式分块和智能体式分块则分别从语义层面和智能优化的角度提供了更为高级的分块解决方案。在实际应用中，选择合适的分块方法需要根据具体的任务需求、文本类型和期望的处理效果来决定。
在选择分块方法时，需要根据具体的应用需求、文本类型和可用资源进行综合考虑，以实现最佳的性能和效果。

五、文本分块的优化策略


在构建高效的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统时，文本分块策略的优化对提升系统性能和大模型的回答质量至关重要。合理的文本分块能够在保持语义完整性的同时，满足向量化模型和大模型对输入的要求。下面，我们将详细探讨如何优化文本分块策略，以发挥 RAG 系统的最大潜能。

5.1 保持语义完整性

5.1.1 避免句子拆分

在文本切分过程中，应尽量避免将句子拆分。句子是表达完整语义的基本单位，拆分句子可能导致语义破碎，影响向量化表示的准确性和模型对文本的理解。例如，句子中包含的主谓宾结构或修饰关系在被截断后，会失去原有的含义，使得模型难以准确捕捉文本的核心内容。
实践建议：

5.1.2 考虑段落关联性

除了句子层面，段落也是表达完整思想的重要单位。段落内的句子通常围绕一个主题展开，具有紧密的逻辑关联。将逻辑关联紧密的段落拆分到不同的文本块，可能导致上下文割裂，影响模型对整体语义的把握。
实践建议：

5.2 控制文本块长度

5.2.1 设定合理的长度阈值

文本块的长度对向量化模型和大语言模型（LLM）的处理性能有直接影响。过长的文本块可能导致：
过短的文本块则可能缺乏上下文，导致语义不完整。
实践建议：

5.2.2 动态调整

不同类型的文本对文本块长度的要求可能不同。灵活调整长度阈值，可以更好地适应多样化的文本内容。
实践建议：

5.3 重叠切分

5.3.1 方法

重叠切分是指在文本块之间引入一定的重叠部分，使相邻文本块共享部分内容。具体方法是：

5.3.2 优点

实践建议：

5.4 结合向量化模型性能

5.4.1 适配模型特性

不同的向量化模型（如 BERT、GPT、Sentence Transformers）在处理文本长度和语义信息方面有不同的表现。
实践建议：

5.4.2 优化向量表示

针对长文本可能出现的语义稀释问题，可以采用更高级的向量表示方法。
实践建议：

5.5 考虑大模型的输入限制

5.5.1 输入长度控制

大语言模型对输入文本的长度有严格限制（如 GPT-3 的最大输入长度为 2048 个标记）。在召回阶段，需要确保选取的文本块总长度不超过模型的限制。
实践建议：

5.5.2 优先级排序

不同的文本块对回答的贡献度不同，应根据其与查询的相关性进行排序，优先输入最重要的内容。
实践建议：

5.5.3 内容精炼

当重要的文本块过长时，可以对其进行压缩或摘要，确保核心信息得以保留。
实践建议：
优化文本分块策略需要综合考虑语义完整性、文本块长度、向量化模型性能以及大模型的输入限制等因素。通过避免句子拆分、保持段落关联、引入重叠切分、适配模型特性和合理控制输入长度，可以有效提升 RAG 系统的检索效果和大模型回答的质量。

六、实践中的建议


在 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统的开发和应用过程中，文本分块策略的选择和优化对系统性能和用户体验具有深远的影响。为确保系统能够高效、准确地处理各种文本并生成高质量的回答，以下是一些在实践中值得参考的建议。

6.1 结合业务场景与文本特点

6.1.1 深入理解应用需求

不同的业务场景对文本处理有着独特的需求和挑战。在选择文本分块策略时，首先要充分理解具体应用的目标和要求。

6.1.2 分析文本的内在结构

不同类型的文本具有不同的结构特征，在选择分块策略时，应充分考虑这些特性。

6.2 进行实验验证与评估

6.2.1 多方案对比

实践中，应对不同的文本分块策略进行实验验证，以确定最适合特定应用场景的方法。

6.2.2 制定评估指标

为客观评估不同分块策略的效果，需要制定明确的评估指标。

6.2.3 数据驱动的优化

基于实验数据和评估结果，对分块策略进行优化。

6.3 持续优化与迭代改进

6.3.1 动态适应系统反馈

在系统运行过程中，持续监控性能指标和用户反馈，及时调整分块策略以适应新的需求和挑战。

6.3.2 引入先进技术

关注自然语言处理领域的新技术和新方法，将其引入系统以提升性能。

6.3.3 团队协作与知识分享

推动团队内部的协作和经验交流，共同提升系统的能力。
文本分块策略的优化是一个持续迭代的过程，需要结合业务场景、文本特点和系统反馈，通过实验验证和数据驱动的方式，不断完善。

七、总结


文本分块策略在RAG系统中具有关键作用，直接影响到向量数据库的构建质量和大模型回答的准确性。合理的分块策略需要在保持文本语义完整性的同时，兼顾向量化模型和大模型的性能限制。选择适合的文本分块方法，需要考虑文本的格式、结构、内容，以及实际的应用场景。
固定大小文本切块方法简单易用，但需要引入改进措施以保证上下文的完整性。基于 NLTK 和 spaCy 的文本切块方法利用了自然语言处理的能力，适用于需要保持句子级别完整性的场景。针对特殊格式的文本，使用专门的切块方法能够有效保留文本的结构信息。基于语义和智能体的文本切块方法虽有较高的技术门槛，但在特定领域和需求下，能够显著提升系统的性能和用户体验。没有一种放之四海而皆准的最佳实践，只有结合具体业务需求和文本特点的定制化方案。
在实际应用中，应该根据具体的需求，结合多种文本分块策略，并通过实验和迭代，不断优化系统的性能。只有充分理解和利用各种文本分块方法，才能充分发挥RAG系统的优势，为用户提供更加准确和高质量的回答。





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