RAG系统文本分块优化指南：9种实用策略让检索精度翻倍

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术通过将外部知识检索与大语言模型生成能力相结合，实现了基于检索文本块（chunk）上下文的高质量内容生成。RAG系统的性能很大程度上依赖于文本分块策略的选择和实施。

文本分块是RAG系统中的关键预处理环节，文本块定义为从大型文档或数据集中按照特定规则和策略分割而成的文本片段，这些片段将被嵌入并索引到RAG知识库中以支持检索操作。例如，简单的文档分割可以产生两个独立的文本块，如下图所示。

文本块作为可管理的嵌入、索引和检索单元发挥着核心作用。检索系统通过这些单元为查询找到相关上下文，相较于将完整文档传递给生成模型，传递最相关的文本段落在计算效率和响应质量方面都具有明显优势。

不同的分块策略各有其适用场景、优势和局限性。本文将深入分析九种主要的文本分块策略及其具体实现方法。下图概括了我们将要讨论的内容。

 

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