RAG—Chunking策略實戰
一、背景
二、什么是分塊（Chunking）
三、為何要對內容做分塊處理
四、分塊策略詳解
1. 基礎分塊
2. 結構感知分塊
3. 語義與主題分塊
4. 高級分塊
5. 混合分塊
五、結論
一、背 景
在 RAG 系統中，即便采用性能卓越的 LLM 并反復打磨 Prompt，問答仍可能出現上下文缺失、事實性錯誤或拼接不連貫等問題。多數團隊會頻繁更換檢索算法與 Embedding模型，但收益常常有限。真正的瓶頸，往往潛伏在數據入庫之前的一個細節——文檔分塊（chunking）。不當的分塊會破壞語義邊界，拆散關鍵線索并與噪聲糾纏，使被檢索的片段呈現“順序錯亂、信息殘缺”的面貌。在這樣的輸入下，再強大的模型也難以基于支離破碎的知識推理出完整、可靠的答案。某種意義上，分塊質量幾乎決定了RAG的性能上限——它決定知識是以連貫的上下文呈現，還是退化為無法拼合的碎片。
在實際場景中，最常見的錯誤是按固定長度生硬切割，忽略文檔的結構與語義：定義與信息被切開、表頭與數據分離、步驟說明被截斷、代碼與注釋脫節，結果就是召回命中卻無法支撐結論，甚至誘發幻覺與錯誤引用。相反，高質量的分塊應盡量貼合自然邊界（標題、段落、列表、表格、代碼塊等），以適度重疊保持上下文連續，并保留必要的來源與章節元數據，確保可追溯與重排可用。當分塊尊重文檔的敘事與結構時，檢索的相關性與答案的事實一致性往往顯著提升，遠勝于一味更換向量模型或調參；換言之，想要真正改善 RAG 的穩健性與上限，首先要把“知識如何被切開并呈現給模型”這件事做好。
PS：本文主要是針對中文文檔類型的嵌入進行實戰。
二、什么是分塊（Chunking）
分塊是將大塊文本分解成較小段落的過程，這使得文本數據更易于管理和處理。通過分塊，我們能夠更高效地進行內容嵌入（embedding），并顯著提升從向量數據庫中召回內容的相關性和準確性。
在實際操作中，分塊的好處是多方面的。首先，它能夠提高模型處理的效率，因為較小的文本段落更容易進行嵌入和檢索。
其次，分塊后的文本能夠更精確地匹配用戶查詢，從而提供更相關的搜索結果。這對于需要高精度信息檢索和內容生成的應用程序尤為重要。
通過優化內容的分塊和嵌入策略，我們可以最大化LLM在各種應用場景中的性能。分塊技術不僅提高了內容召回的準確性，還提升了整體系統的響應速度和用戶體驗。
因此，在構建和優化基于LLM的應用程序時，理解和應用分塊技術是不可或缺的步驟。
分塊過程中主要的兩個概念：chunk_size塊的大小，chunk_overlap重疊窗口。
圖片
三、為何要對內容做分塊處理
- 模型上下文窗口限制：LLM無法一次處理超長文本。分塊的目的在于將長文檔切成模型可穩定處理的中等粒度片段，并盡量對齊自然語義邊界（如標題、段落、句子、代碼塊），避免硬切導致關鍵信息被截斷或語義漂移。即便使用長上下文模型，過長輸入也會推高成本并稀釋信息密度，合理分塊仍是必需的前置約束。
- 檢索的信噪比：塊過大時無關內容會稀釋信號、降低相似度判別力；塊過小時語境不足、容易“只命中詞不命中義”。合適的塊粒度可在召回與精度間取得更好平衡，既覆蓋用戶意圖，又不引入多余噪聲。在一定程度上提升檢索相關性的同時又能保證結果穩定性。
- 語義連續性：跨段落或跨章節的語義關系常在邊界處被切斷。通過設置適度的 chunk_overlap，可保留跨塊線索、減少關鍵定義/條件被“切開”的風險。對于強結構文檔，優先讓邊界貼合標題層級與句子斷點；必要時在檢索階段做輕量鄰近擴展，以提升答案的連貫性與可追溯性，同時避免重復內容擠占上下文預算。
總之理想的分塊是在“上下文完整性”和“信息密度”之間取得動態平衡：chunk_size決定信息承載量，chunk_overlap 用于彌補邊界斷裂并維持語義連續。只要邊界對齊語義、粒度貼合內容，檢索與生成的質量就能提升。
圖片
四、分塊策略詳解
基礎分塊
基于固定長度分塊
- 分塊策略：按預設字符數 chunk_size 直接切分，不考慮文本結構。
- 優點：實現最簡單、速度快、對任意文本通用。
- 缺點：容易破壞語義邊界；塊過大容易引入較多噪聲，過小則會導致上下文不足。
- 適用場景：結構性弱的純文本，或數據預處理初期的基線方案。
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
splitter = CharacterTextSplitter(
separator="", # 純按長度切
chunk_size=600, # 依據實驗與模型上限調整
chunk_overlap=90, # 15% 重疊
)
chunks = splitter.split_text(text)- 參數建議（僅限中文語料建議）：
chunk_size：300–800 字優先嘗試；若嵌入模型最佳輸入為 512/1024 tokens，可折算為約 350/700 中文字符起步。
chunk_overlap：10%–20% 起步；超過 30% 通常導致索引體積與檢索開銷顯著上升，對實際性能起負作用，最后的效果并不會得到明顯提升。
基于句子的分塊
- 分塊策略：先按句子切分，再將若干句子聚合成滿足chunk_size的塊；保證最基本的語義完整性。
- 優點：句子級完整性最好。對問句/答句映射友好。便于高質量引用。
- 缺點：中文分句需特別處理。僅句子級切分可能導致塊過短，需后續聚合。
- 適用場景：法律法規、新聞、公告、FAQ 等以句子為主的文本。
- 中文分句注意事項：
不要直接用 NLTK 英文 Punkt：無法識別中文標點，分句會失敗或異常。
可以直接使用以下內容進行分句：
1）基于中文標點的正則：按“。！？；”等切分，保留引號與省略號等邊界。
2）使用支持中文的 NLP 庫進行更精細的分句：
3）HanLP（推薦，工業級，支持繁多語言學特性）Stanza（清華/斯坦福合作，中文支持較好）spaCy + pkuseg 插件（或 zh-core-web-sm/med/lg 生態）
- 示例（適配常見中文標點，基于正則的分句）：
import re
def split_sentences_zh(text: str):
# 在句末標點（。！？；）后面帶可選引號的場景斷句
pattern = re.compile(r'([^。！？；]*[。！？；]+|[^。！？；]+$)')
sentences = [m.group(0).strip() for m in pattern.finditer(text) if m.group(0).strip()]
return sentences
def sentence_chunk(text: str, chunk_size=600, overlap=80):
sents = split_sentences_zh(text)
chunks, buf = [], ""
for s in sents:
if len(buf) + len(s) <= chunk_size:
buf += s
else:
if buf:
chunks.append(buf)
# 簡單重疊：從當前塊尾部截取 overlap 字符與下一句拼接
buf = (buf[-overlap:] if overlap > 0 and len(buf) > overlap else "") + s
if buf:
chunks.append(buf)
return chunks
chunks = sentence_chunk(text, chunk_size=600, overlap=90)HanLP 分句示例：
from hanlp_common.constant import ROOT
import hanlp
tokenizer = hanlp.load('PKU_NAME_MERGED_SIX_MONTHS_CONVSEG') # 或句法/句子級管線
# HanLP 高層 API 通常通過句法/語料管線獲得句子邊界，具體以所用版本 API 為準
# 將句子列表再做聚合為 chunk_size基于遞歸字符分塊
- 分塊策略：給定一組由“粗到細”的分隔符（如段落→換行→空格→字符），自上而下遞歸切分，在不超出 chunk_size 的前提下盡量保留自然語義邊界。
- 優點：在“保持語義邊界”和“控制塊大小”之間取得穩健平衡，對大多數文本即插即用。
- 缺點：分隔符配置不當會導致塊粒度失衡，極度格式化文本（表格/代碼）效果一般。
- 適用場景：綜合性語料、說明文檔、報告、知識庫條目。
import re
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
separators = [
r"\n#{1,6}\s", # 標題
r"\n\d+(?:\.\d+)*\s", # 數字編號標題 1. / 2.3. 等
"\n\n", # 段落
"\n", # 行
" ", # 空格
"", # 兜底字符級
]
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
separators=separators,
chunk_size=700,
chunk_overlap=100,
is_separator_regex=True, # 告訴分割器上面包含正則
)
chunks = splitter.split_text(text)- 參數與分隔符建議（僅中文文檔建議）：
chunk_size：400–800 字符；如果內容更技術化、長句多時可適當上調該數值。
chunk_overlap：10%–20%。
separators（由粗到細，按需裁剪）：
1)章節/標題：正則 r"^#{1,6}\s"（Markdown 標題）、r"^\d+(.\d+)*\s"（編號標題）
2)段落："\n\n"
3)換行："\n"
4)空格：" "
5)兜底：""
總結
- 調優流程：
固定檢索與重排，只動分塊參數。
用驗證集計算 Recall@k、nDCG、MRR、來源命中文檔覆蓋率、答案事實性（faithfulness）。
觀察塊長分布：若長尾太長，適當收緊chunk_size 或增加粗粒度分隔符；若過短，放寬chunk_size 或降低分隔符優先級。
- 重疊的成本與收益：
收益：緩解邊界斷裂，提升答案連貫性與可追溯性。
成本：索引尺寸增長、召回重復塊增多、rerank 負載提升。通常不建議超過 20%–25%。
- 組合技巧：
先遞歸分塊，再對“異常長句”或“跨段引用”場景加一點點額外 overlap。
對標題塊注入父級標題上下文，提高定位能力與可解釋性。
- 何時切換策略：
若問答頻繁丟上下文或引用斷裂：增大overlap或改用句子/結構感知策略。
若召回含噪過多：減小 chunk_size 或引入更強的結構分隔符。
結構感知分塊
利用文檔固有結構（標題層級、列表、代碼塊、表格、對話輪次）作為分塊邊界，邏輯清晰、可追溯性強，能在保證上下文完整性的同時提升檢索信噪比。
結構化文本分塊
- 分塊策略以標題層級（H1–H6、編號標題）或語義塊（段落、列表、表格、代碼塊）為此類型文檔的天然邊界，對過長的結構塊再做二次細分，對過短的進行相鄰合并。
- 實施步驟
解析結構：Markdown 用解析器remark/markdown-it-py或正則識別標題與語塊；HTML用 DOMBeautifulSoup/Cheerio遍歷 Hx、p、li、pre、table 等。
生成章節：以標題為父節點，將其后的連續兄弟節點納入該章節，直至遇到同級或更高層級標題。
二次切分：章節超出 chunk_size時，優先按子標題/段落切，再不足時按句子或遞歸字符切分。
合并短塊：低于 min_chunk_chars 的塊與相鄰塊合并，優先與同一父標題下的前后塊。
上下文重疊：優先用“結構重疊”（父級標題路徑、前一小節標題+摘要），再輔以小比例字符overlap（10%–15%）。
寫入 metadata。
- 示例代碼
import re
from typing import List, Dict
heading_pat = re.compile(r'^(#{1,6})\s+(.*)$') # 標題
fence_pat = re.compile(r'^```') # fenced code fence
def split_markdown_structure(text: str, chunk_size=900, min_chunk=250, overlap_ratio=0.1) -> List[Dict]:
lines = text.splitlines()
sections = []
in_code = False
current = {"level": 0, "title": "", "content": [], "path": []}
path_stack = [] # [(level, title)]
for ln in lines:
if fence_pat.match(ln):
in_code = not in_code
m = heading_pat.match(ln) if not in_code else None
if m:
if current["content"]:
sections.append(current)
level = len(m.group(1))
title = m.group(2).strip()
while path_stack and path_stack[-1][0] >= level:
path_stack.pop()
path_stack.append((level, title))
breadcrumbs = [t for _, t in path_stack]
current = {"level": level, "title": title, "content": [], "path": breadcrumbs}
else:
current["content"].append(ln)
if current["content"]:
sections.append(current)
# 通過二次拆分/合并將部分平鋪成塊
chunks = []
def emit_chunk(text_block: str, path: List[str], level: int):
chunks.append({
"text": text_block.strip(),
"meta": {
"section_title": path[-1] if path else "",
"breadcrumbs": path,
"section_level": level,
}
})
for sec in sections:
raw = "\n".join(sec["content"]).strip()
if not raw:
continue
if len(raw) <= chunk_size:
emit_chunk(raw, sec["path"], sec["level"])
else:
paras = [p.strip() for p in raw.split("\n\n") if p.strip()]
buf = ""
for p in paras:
if len(buf) + len(p) + 2 <= chunk_size:
buf += (("\n\n" + p) if buf else p)
else:
if buf:
emit_chunk(buf, sec["path"], sec["level"])
buf = p
if buf:
emit_chunk(buf, sec["path"], sec["level"])
merged = []
for ch in chunks:
if not merged:
merged.append(ch)
continue
if len(ch["text"]) < min_chunk and merged[-1]["meta"]["breadcrumbs"] == ch["meta"]["breadcrumbs"]:
merged[-1]["text"] += "\n\n" + ch["text"]
else:
merged.append(ch)
overlap = int(chunk_size * overlap_ratio)
for ch in merged:
bc = " > ".join(ch["meta"]["breadcrumbs"][-3:])
prefix = f"[{bc}]\n" if bc else ""
if prefix and not ch["text"].startswith(prefix):
ch["text"] = prefix + ch["text"]
# optional character overlap can在檢索階段用鄰接聚合替代，這里略
return merged- 參數建議（中文文檔）
chunk_size：600–1000 字；技術文/長段落可取上限，繼續適當增加。
min_chunk_chars：200–300 字（小于則合并）。
chunk_overlap：10%–15%；若使用“父級標題路徑 + 摘要”作為結構重疊，可降至 5%–10%。
對話式分塊
- 分塊策略
以“輪次/說話人”為邊界，優先按對話鄰接對和小段話題窗口聚合。重疊采用“輪次重疊”而非單純字符重疊，保證上下文流暢。
- 適用場景
客服對話、訪談、會議紀要、技術支持工單等多輪交流。
- 檢索期鄰
接聚合在檢索階段對對話塊做“鄰接擴展”：取被召回塊前后各 1–2 輪上下文（或相鄰塊拼接）作為最終送審上下文，以提高回答連貫性與可追溯性。
- 與重排協同
可提升對“誰說的、在哪段說的”的判斷力。
- 示例代碼：（按輪次滑動窗口分塊）
from typing import List, Dict
def chunk_dialogue(turns: List[Dict], max_turns=10, max_chars=900, overlap_turns=2):
"""
turns: [{"speaker":"User","text":"..." , "ts_start":123, "ts_end":130}, ...]
"""
chunks = []
i = 0
while i < len(turns):
j = i
char_count = 0
speakers = set()
while j < len(turns):
t = turns[j]
uttr_len = len(t["text"])
# 若單條超長，允許在句級二次切分（此處略），但不跨 speaker
if (j - i + 1) > max_turns or (char_count + uttr_len) > max_chars:
break
char_count += uttr_len
speakers.add(t["speaker"])
j += 1
if j > i:
window = turns[i:j]
elif i < len(turns):
window = [turns[i]]
else:
break
text = "\n".join([f'{t["speaker"]}: {t["text"]}' for t in window])
meta = {
"speakers": list(speakers),
"turns_range": (i, j - 1),
"ts_start": window[0].get("ts_start"),
"ts_end": window[-1].get("ts_end"),
}
chunks.append({"text": text, "meta": meta})
# 按輪次重疊回退
if j >= len(turns):
break
next_start = i + len(window) - overlap_turns
i = max(next_start, i + 1) # 確保至少前進1步
return chunks- 參數建議
max_turns_per_chunk：6–12 輪起步；語速快信息密度高可取 8–10。
max_chars_per_chunk：600–1000 字；若存在長段獨白，優先句級再切，不跨說話人。
overlap_turns：1–2 輪；保證上一問下一答的連續性。
keep_pairing：不要拆開明顯的問答對；若 chunk 臨界，寧可擴一輪或后移切分點。
總結
- 首選用結構邊界做第一次切分，再用句級/遞歸策略做二次細分。
- 優先使用“結構重疊”（父標題路徑、上段標題+摘要、相鄰發言）替代大比例字符重疊。
- 為每個塊寫好 metadata，可顯著提升檢索質量與可解釋性。
- 對 PDF/HTML 先去噪（頁眉頁腳、導航、廣告等），避免把噪聲索引進庫。
語義與主題分塊
該方法不依賴文檔的物理結構，而是依據語義連續性與話題轉移來決定切分點，尤其適合希望“塊內高度內聚、塊間清晰分界”的知識庫與研究類文本。
語義分塊
- 分塊策略
對文本先做句級切分，計算句子或短段的向量表示；
當相鄰語義的相似度顯著下降（發生“語義突變”）時設為切分點。
- 適用場景
專題化、論證結構明顯的文檔：
白皮書、論文、技術手冊、FAQ 聚合頁；
需要高內聚檢索與高可追溯性。
- 使用流程
句級切分：先用中文分句（標點/中文分句模型）得到句子序列。
向量化：對每個句子編碼，開啟歸一化（normalize）以便用余弦相似度。
突變檢測：
1)簡單粗暴的方法：sim(i, i-1) 低于閾值則切分。
2)穩健的方法：與“前后窗口的均值向量”比較，計算新穎度 novelty = 1 - cos(emb_i, mean_emb_window)，新穎度高于閾值則切分。
3)平滑的方法：對相似度/新穎度做移動平均，降低抖動。
約束與修正：設置最小/最大塊長，避免過碎或過長，必要時進行相鄰塊合并。
- 與檢索/重排的協同召回時可做“鄰接擴展”（把被命中的塊前后各追加一兩句），再做重排序。語義分塊的高內聚可讓 重排序更精準地區分相近候選。
- 代碼示例
from typing import List, Dict, Tuple
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import re
def split_sentences_zh(text: str) -> List[str]:
# 簡易中文分句，可替換為 HanLP/Stanza 更穩健的實現
pattern = re.compile(r'([^。！？；]*[。！？；]+|[^。！？；]+$)')
return [m.group(0).strip() for m in pattern.finditer(text) if m.group(0).strip()]
def rolling_mean(vecs: np.ndarray, i: int, w: int) -> np.ndarray:
s = max(0, i - w)
e = min(len(vecs), i + w + 1)
return vecs[s:e].mean(axis=0)
def semantic_chunk(
text: str,
model_name: str = "BAAI/bge-m3",
window_size: int = 2,
min_chars: int = 350,
max_chars: int = 1100,
lambda_std: float = 0.8,
overlap_chars: int = 80,
) -> List[Dict]:
sents = split_sentences_zh(text)
if not sents:
return []
model = SentenceTransformer(model_name)
emb = model.encode(sents, normalize_embeddings=True, batch_size=64, show_progress_bar=False)
emb = np.asarray(emb)
# 基于窗口均值的“新穎度”分數
novelties = []
for i in range(len(sents)):
ref = rolling_mean(emb, i-1, window_size) if i > 0 else emb[0]
ref = ref / (np.linalg.norm(ref) + 1e-8)
novelty = 1.0 - float(np.dot(emb[i], ref))
novelties.append(novelty)
novelties = np.array(novelties)
# 相對閾值：μ + λσ
mu, sigma = float(novelties.mean()), float(novelties.std() + 1e-8)
threshold = mu + lambda_std * sigma
chunks, buf, start_idx = [], "", 0
def flush(end_idx: int):
nonlocal buf, start_idx
if buf.strip():
chunks.append({
"text": buf.strip(),
"meta": {"start_sent": start_idx, "end_sent": end_idx-1}
})
buf, start_idx = "", end_idx
for i, s in enumerate(sents):
# 若超長則先沖洗
if len(buf) + len(s) > max_chars and len(buf) >= min_chars:
flush(i)
# 結構化重疊：附加上一個塊的尾部
if overlap_chars > 0 and len(s) < overlap_chars:
buf = s
continue
buf += s
# 達到最小長度后遇到突變則切分
if len(buf) >= min_chars and novelties[i] > threshold:
flush(i + 1)
if buf:
flush(len(sents))
return chunks- 參數調優說明（僅作參考）
閾值的含義：語義變化敏感度控制器，越低越容易切、越高越保守。
設定方式：
1）絕對閾值：例如使用余弦相似度，若 sim < 0.75 則切分（需按語料校準）。
2)相對閾值：對全篇的相似度/新穎度分布估計均值μ與標準差σ，使用 μ ± λσ 作為閾值，更穩健。
初始的配置建議（僅限于中文技術/說明文檔）：
1）窗口大小 window_size：2–4 句
2）最小/最大塊長：min_chunk_chars=300–400，max_chunk_chars=1000–1200
3）閾值策略：novelty > μ + 0.8σ 或相似度 < μ - 0.8σ（先粗調后微調）
4）overlap：10% 左右或按“附加上一句”做輕量輪次重疊
主題的分塊
- 分塊策略
利用主題模型或聚類算法在“宏觀話題”發生切換時進行切分，更多的關注章節級、段落級的主題邊界。該類分塊策略主要適合長篇、多主題材料。
- 適用場景
報告、書籍、長調研文檔、綜合評審；
當文檔內部確有較穩定的“話題塊”。
- 使用流程（最好用“句向量 + 聚類 + 序列平滑”而非純 LDA）
句級切分并編碼：首先通過向量模型得到句向量，normalize。
文檔內或語料級聚類：
1）文檔內小規模：MiniBatchKMeans（k=3–8 先驗）或 SpectralClustering。
2）語料級統一主題：在大量文檔上聚類（或用 HDBSCAN+UMAP），再將每篇文檔的句子映射到最近主題中心。
序列平滑與解碼：
1） 對句子的主題標簽做滑窗多數投票或一階馬爾可夫平滑，避免頻繁抖動。
2）當主題標簽穩定變化并滿足最小塊長時，設為切分點。
主題命名：用 KeyBERT/TF-IDF 在每個塊內抽關鍵詞，或用小模型生成一句話主題摘要，寫入 metadata。
約束：min/max_chars，保留代碼/表格等原子塊，必要時與結構邊界結合使用。
- 代碼示例（KMeans 文檔內聚類 + 序列平滑）
from typing import List, Dict
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.cluster import KMeans
import re
def split_sentences_zh(text: str) -> List[str]:
pattern = re.compile(r'([^。！？；]*[。！？；]+|[^。！？；]+$)')
return [m.group(0).strip() for m in pattern.finditer(text) if m.group(0).strip()]
def topic_chunk(
text: str,
k_topics: int = 5,
min_chars: int = 500,
max_chars: int = 1400,
smooth_window: int = 2,
model_name: str = "BAAI/bge-m3"
) -> List[Dict]:
sents = split_sentences_zh(text)
if not sents:
return []
model = SentenceTransformer(model_name)
emb = model.encode(sents, normalize_embeddings=True, batch_size=64, show_progress_bar=False)
emb = np.asarray(emb)
km = KMeans(n_clusters=k_topics, n_init="auto", random_state=42)
labels = km.fit_predict(emb)
# 簡單序列平滑：滑窗多數投票
smoothed = labels.copy()
for i in range(len(labels)):
s = max(0, i - smooth_window)
e = min(len(labels), i + smooth_window + 1)
window = labels[s:e]
vals, counts = np.unique(window, return_counts=True)
smoothed[i] = int(vals[np.argmax(counts)])
chunks, buf, start_idx, cur_label = [], "", 0, smoothed[0]
def flush(end_idx: int):
nonlocal buf, start_idx
if buf.strip():
chunks.append({
"text": buf.strip(),
"meta": {"start_sent": start_idx, "end_sent": end_idx-1, "topic": int(cur_label)}
})
buf, start_idx = "", end_idx
for i, s in enumerate(sents):
switched = smoothed[i] != cur_label
over_max = len(buf) + len(s) > max_chars
under_min = len(buf) < min_chars
# 嘗試延后切分，保證最小塊長
if switched and not under_min:
flush(i)
cur_label = smoothed[i]
if over_max and not under_min:
flush(i)
buf += s
if buf:
flush(len(sents))
return chunks- 一些參數對結果的影響
k（主題數）：難以精準預設，可通過輪廓系數（silhouette）/肘部法初篩，再結合領域先驗與人工校正。
HDBSCAN：min_cluster_size 影響較大，過小會碎片化，過大則合并不同話題。
min_topic_span_sents：如 5–8 句，防止標簽抖動導致過密切分。
小文檔不宜用：樣本太少時主題不可分，優先用語義分塊或結構分塊。
高級分塊
小-大分塊
- 分塊策略用“小粒度塊”（如句子/短句）做高精度召回，定位到最相關的微片段；再將其“所在的大粒度塊”（如段落/小節）作為上下文送入 LLM，以兼顧精確性與上下文完整性。
- 使用流程
構建索引（離線）：
1）Sentence/短句索引（索引A）：單位為句子或子句。
2）段落/小節存儲（存儲B）：保留原始大塊文本與結構信息。
檢索（在線）：
1）用索引A召回 top_k_small 個小塊（向量檢索）。
2）將小塊按 parent_id 分組，計算組內分數（max/mean/加權），選出 top_m_big 個父塊候選。
3）對“查詢-父塊文本”做交叉編碼重排，提升相關性排序的穩定性。
4）上下文組裝：在每個父塊中高亮或優先保留命中小句附近的上下文（鄰近N句或窗口字符 w），在整體 token 預算內拼接多塊。
5）代碼示例（偽代碼）
# 離線：構建小塊索引，并保存 parent_id -> 大塊文本 的映射
# 在線檢索：
small_hits = small_index.search(embed(query), top_k=30)
groups = group_by_parent(small_hits)
scored_parents = score_groups(groups, agg="max")
candidates = top_m(scored_parents, m=3)
# 交叉編碼重排
rerank_inputs = [(query, parent_text(pid)) for pid in candidates]
reranked = cross_encoder_rerank(rerank_inputs)
# 組裝上下文：對每個父塊，僅保留命中句及其鄰近窗口，并加上標題路徑
contexts = []
for pid, _ in reranked:
hits = groups[pid]
context = build_local_window(parent_text(pid), hits, window_sents=1)
contexts.append(prefix_with_breadcrumbs(pid) + context)
final_context = pack_under_budget(contexts, token_budget=3000) # 留出回答空間父子段分塊
- 分塊策略
將文檔按章節/段落等結構單元切成“父塊”（Parent），再在每個父塊內切出“子塊”（通常為句子/短段或者篤固定塊）。然后為“子塊”建向量索引以做高精度召回。當檢索時先召回子塊，再按 parent_id 聚合并擴展到父塊或父塊中的局部窗口，兼顧最后召回內容的精準與上下文完整性。
- 適用場景
結構清晰的說明文、手冊、白皮書、法規、FAQ 聚合頁；
需要“句級證據準確 + 段/小節級上下文完整”的問答。
- 使用流程
結構粗切（父塊）
1）按標題層級/段落/代碼塊切出父塊。
2）父塊寫入 breadcrumbs（H1/H2/...）、anchor、block_type、start/end_offset。
精細切分（子塊）
1）在父塊內部以句子/子句/固定塊為單位切分（可用遞歸分塊兜底），小比例 overlap（或附加上一句內容）。
2）為每個子塊記錄child_offset、sent_index_range、parent_id。
建索引與存儲
1）子塊向量索引A：先編碼，normalize 后建索引。
2） 父塊存儲B：保存原文與結構元信息，此處可以選建一個父塊級向量索引用于粗排或回退。
檢索與組裝
1 ） 用索引A召回 top_k_child 子塊。
2 ） 按 parent_id 分組并聚合打分（max/mean/命中密度），選出 top_m_parent 父塊候選。
3 ） 對 (query, parent_text 或 parent_window) 交叉編碼重排。
4）上下文裁剪：對每個父塊僅保留“命中子塊±鄰近窗口”（±1–2 句或 80–200 字），加上標題路徑前綴，控制整體 token 預算。
打分與聚合策略
1）組分數：score_parent = α·max(child_scores) + (1-α)·mean(child_scores) + β·coverage（命中子塊數/父塊子塊總數）。
2）密度歸一化：density = sum(exp(score_i)) / length(parent_text)，為避免長父塊因命中多而“天然占優”。
3）窗口合并：同一父塊內相鄰命中窗口若間距小于閾值則合并，減少重復與碎片。
- 與“小-大分塊”的關系
1）小-大分塊是檢索工作流（小粒度召回→大粒度上下文）；
2）父子段分塊是數據建模與索引設計（顯式維護 parent–child 映射）。
3）兩者強相關、常配合使用：父子映射讓小-大擴展更穩、更易去重與回鏈。
- 示例
from typing import List, Dict, Tuple
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
embedder = SentenceTransformer("BAAI/bge-m3")
def search_parent_child(query: str, top_k_child=40, top_m_parent=3, window_chars=180):
q = embedder.encode([query], normalize_embeddings=True)[0]
hits = small_index.search(q, top_k=top_k_child) # 返回 [(child_id, score), ...]
# 分組
groups: Dict[str, List[Tuple[str, float]]] = {}
for cid, score in hits:
p = child_parent_id[cid]
groups.setdefault(p, []).append((cid, float(score)))
# 聚合打分（max + coverage）
scored = []
for pid, items in groups.items():
scores = np.array([s for _, s in items])
agg = 0.7 * scores.max() + 0.3 * (len(items) / (len(parents[pid]["sent_spans"]) + 1e-6))
scored.append((pid, float(agg)))
scored.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
candidates = [pid for pid, _ in scored[:top_m_parent]]
# 為每個父塊構造“命中窗口”
contexts = []
for pid in candidates:
ptext = parents[pid]["text"]
# 找到子塊命中區間并合并窗口
spans = sorted([(children[cid]["start"], children[cid]["end"]) for cid, _ in groups[pid]])
merged = []
for s, e in spans:
s = max(0, s - window_chars)
e = min(len(ptext), e + window_chars)
if not merged or s > merged[-1][1] + 50:
merged.append([s, e])
else:
merged[-1][1] = max(merged[-1][1], e)
windows = [ptext[s:e] for s, e in merged]
prefix = " > ".join(parents[pid]["meta"].get("breadcrumbs", [])[-3:])
contexts.append((pid, f"[{prefix}]\n" + "\n...\n".join(windows)))
# 交叉編碼重排（此處用占位函數）
reranked = cross_encoder_rerank(query, [c[1] for c in contexts]) # 返回 indices 順序
ordered = [contexts[i] for i in reranked]
return ordered # [(parent_id, context_text), ...]- 調參建議（僅作參考，具體需要按照實際來）調參順序：先定父/子塊長度 → 標定 top_k_child 與聚合權重 → 調整窗口大小與合并閾值 → 最后接入交叉編碼重排并控制 token 預算。
代理式分塊
- 分塊策略
使用一個小溫度、強約束的 LLM Agent 模擬“人類閱讀與編排”，根據語義、結構與任務目標動態決定分塊邊界，并輸出結構化邊界信息與理由（rationale 可選，不用于檢索）。
- 適用場景
高度復雜、長篇、非結構化且混合格式（文本+代碼+表格）的文檔；
結構/語義/主題策略單獨使用難以取得理想邊界時。
- 使用時的注意事項
規則護欄：
1）禁止在代碼塊、表格單元、引用塊中間切分，對圖片/公式作為原子單元處理。
2）保持標題鏈路完整，強制最小/最大塊長（min/max_chars / min/max_sents）。
目標對齊：在系統提示中明確“為了檢索問答/用于摘要/用于診斷”的目標，Agent 以任務優先級決定邊界與上下文冗余度。
1）結構化輸出：要求輸出 segments: [{start_offset, end_offset, title_path, reason}]，不能接受自由文本。
2）自檢與回退：Agent 產出的邊界先過一遍約束校驗器（如長度、原子塊、順序等），不符合規則的內容則自動回退到遞歸/句級分塊。
成本控制：
1 ）長文分批閱讀（分段滑動窗口）；
2 ） 在每段末尾只輸出邊界草案，最終匯總并去重；
3 ）溫度低（≤0.3）、max_tokens 受控。
4） 示例：Agent 輸出模式（偽 Prompt 片段）
系統：你是分塊器。目標：為RAG檢索創建高內聚、可追溯的塊。規則：
1) 不得在代碼/表格/公式中間切分；
2) 每塊400-1000字；
3) 保持標題路徑完整；
4) 盡量讓“定義+解釋”在同一塊；
5) 輸出JSON，含 start_offset/end_offset/title_path。
用戶：<文檔片段文本>
助手（示例輸出）：
{
"segments": [
{"start": 0, "end": 812, "title_path": ["指南","安裝"], "reason": "完整步驟+注意事項"},
{"start": 813, "end": 1620, "title_path": ["指南","配置"], "reason": "參數表與示例緊密相關"}
]
}- 集成的流程
粗切：先用結構感知/遞歸策略獲得初步塊，降低 Agent 處理跨度。
Agent 精修：對“疑難塊”（過長/多格式/主題混雜）調用 Agent 細化邊界。
質檢：規則校驗 + 語義稀疏度檢測（塊內相似度方差過大則再細分）。
寫入 metadata。
混合分塊
單一策略難覆蓋所有文檔與場景。混合分塊通過“先粗后細、按需細化”，在效率、可追溯性與答案質量之間取得穩健平衡。
- 分塊策略
先用宏觀邊界（結構感知）做粗粒度切分，再對“過大或主題跨度大的塊”應用更精細的策略（遞歸、句子、語義/主題）。查詢時配合“小-大分塊”/“父子段分塊”的檢索組裝，以小精召回、以大保上下文。
- 使用流程
粗切（離線）：按標題/段落/代碼塊/表格等結構單元切分，清理噪聲（頁眉頁腳/導航）。
細化（離線）：對超長或密度不均的塊，按規則選用遞歸/句子/語義分塊二次細分。
索引（離線）：同時為“小塊索引（句/子句）”與“大塊存儲（段/小節）”生成數據與metadata。
檢索（在線）：小塊高精度召回 → 按父塊聚合與重排→ 在父塊中抽取命中句鄰域作為上下文，控制整體 token 預算。
- 策略選擇規則
若塊類型為代碼/表格/公式：保持原子，不在中間切分，直接與其解釋文字打包。
若為對話：按輪次/說話人做對話式分塊，overlap 使用“輪次重疊”。
若為普通說明文/Markdown章節：
1）長度 > max_coarse或句長方差高/標點稀疏：優先語義分塊（句向量+突變閾值）。
2）否則：遞歸字符分塊（標題/段落/換行/空格/字符）保持語義邊界。
對過短塊：與同一父標題相鄰塊合并，優先向后合并。
- 質量-成本檔位（僅供參考）
fast：僅結構→遞歸。overlap 5%–10%，不跑語義分塊和主題分塊
balanced（推薦）：結構→遞歸，對異常塊啟用語義分塊，小-大檢索，overlap 10%左右
quality：在 balanced 基礎上對疑難塊啟用 Agent 精修，更強的鄰接擴展與rerank
- 簡潔調度器示例， 將結構粗切與若干細分器組合為一個“混合分塊”入口，關鍵是類型判斷與長度閾值控制。可以把前文已實現的結構/句子/語義/對話分塊函數掛入此調度器。
from typing import List, Dict
def hybrid_chunk(
doc_text: str,
parse_structure, # 函數：返回 [{'type': 'text|code|table|dialogue', 'text': str, 'breadcrumbs': [...], 'anchor': str}]
recursive_splitter, # 函數：text -> [{'text': str}]
sentence_splitter, # 函數：text -> [{'text': str}]
semantic_splitter, # 函數：text -> [{'text': str}]
dialogue_splitter, # 函數：turns(list) -> [{'text': str}]，若無對話則忽略
max_coarse_len: int = 1100,
min_chunk_len: int = 320,
target_len: int = 750,
overlap_ratio: float = 0.1,
) -> List[Dict]:
"""
返回格式: [{'text': str, 'meta': {...}}]
"""
blocks = parse_structure(doc_text) # 先拿到結構塊
chunks: List[Dict] = []
def emit(t: str, meta_base: Dict):
t = t.strip()
if not t:
return
# 結構重疊前綴（標題路徑）
bc = " > ".join(meta_base.get("breadcrumbs", [])[-3:])
prefix = f"[{bc}]\n" if bc else ""
chunks.append({
"text": (prefix + t) if not t.startswith(prefix) else t,
"meta": meta_base
})
for b in blocks:
t = b["text"]
btype = b.get("type", "text")
# 原子塊：代碼/表格
if btype in {"code", "table", "formula"}:
emit(t, {**b, "splitter": "atomic"})
continue
# 對話塊
if btype == "dialogue":
for ck in dialogue_splitter(b.get("turns", [])):
emit(ck["text"], {**b, "splitter": "dialogue"})
continue
# 普通文本：依據長度與“可讀性”啟用不同細分器
if len(t) <= max_coarse_len:
# 中短文本：遞歸 or 句子
sub = recursive_splitter(t)
# 合并過短子塊
buf = ""
for s in sub:
txt = s["text"]
if len(buf) + len(txt) < min_chunk_len:
buf += txt
else:
emit(buf or txt, {**b, "splitter": "recursive"})
buf = "" if buf else ""
if buf:
emit(buf, {**b, "splitter": "recursive"})
else:
# 超長文本：語義分塊優先
for ck in semantic_splitter(t):
emit(ck["text"], {**b, "splitter": "semantic"})
# 輕量字符重疊（可選）
if overlap_ratio > 0:
overlapped = []
for i, ch in enumerate(chunks):
overlapped.append(ch)
if i + 1 < len(chunks) and ch["meta"].get("breadcrumbs") == chunks[i+1]["meta"].get("breadcrumbs"):
# 在相鄰同章節塊間引入小比例重疊
ov = int(len(ch["text"]) * overlap_ratio)
if ov > 0:
head = ch["text"][-ov:]
chunks[i+1]["text"] = head + chunks[i+1]["text"]
chunks = overlapped
return chunks五、結論
圖片
