RAG检索质量差？这5种分块策略帮你解决70%的问题

主要观点总结

文章介绍了RAG中的分块技术，包括固定分块、递归分块、语义分块、基于结构的分块和延迟分块这五种方法的定义、平衡点和实现思路。文章还强调了分块在检索中的重要性，并提供了五种分块方法的代码实现示例。

关键观点总结

关键观点1: RAG中的分块技术是提高检索质量的关键

文章详细解释了分块在RAG工作流程中的作用，以及为什么分块这么重要。文章指出，嵌入模型和LLM都有上下文长度限制，无法直接处理整个文档，因此需要将文档切分成小块进行处理。好的分块能够提升检索质量，从而提高RAG系统的效果。

关键观点2: 五种主流的分块方法

文章介绍了固定分块、递归分块、语义分块、基于结构的分块和延迟分块这五种分块方法。每种方法都有其特点和适用场景。例如，固定分块适合文档结构未知或内容单调的场景，递归分块能够保留段落等逻辑单元，语义分块根据语义变化来切分文本，基于结构的分块利用文档本身的结构作为分块边界，而延迟分块则是一种在查询时动态进行文档拆分的方法。

关键观点3: 分块方法的选择需根据实际需求进行组合使用

文章强调，没有哪种分块方法是万能的，实际项目中需要根据文档类型、查询特点、资源限制来组合使用。例如，技术文档可能更倾向于使用基于结构的分块，而长篇报告则可能考虑使用延迟分块。