探秘大模型应用开发-有关chunking的方方面面

作者信息

【原文作者】 AI工程化
【作者简介】 专注于AI领域（大模型、MLOPS/LLMOPS 、AI应用开发、AI infra）前沿产品技术信息和实践经验分享。
【微 信 号】 ai-engineering

文章摘要

【关 键 词】 文档、分块、检索、策略、效率

这篇文章是关于文档处理中分块（chunking）的补充篇，介绍了分块在优化向量数据库返回内容相关性方面的作用。文章首先解释了chunking的作用，指出它可以帮助优化向量数据库返回内容的相关性，确保搜索结果准确捕捉到用户查询的实质内容。然后详细介绍了chunking的作用，包括检索相关性、embedding之间的关系、简化工程实现复杂度、提升处理效率和结果可解释性等方面的重要作用。接着，文章列举了常见的分块策略，包括固定大小分块、句子级分块、递归分块和特定格式的分块，并对每种策略进行了详细的介绍和使用方法。最后，文章提到了策略选择的重要性，指出需要进行评估找到最佳答案，并介绍了选择最佳分块大小的三个步骤。文章强调了chunking对于后续步骤保证检索质量的重要性，同时也指出了chunking本身是一个权衡的产物，需要全局化、系统化策略协同起来才能进一步提高生成质量。

原文信息

【原文链接】 阅读原文
【原文字数】 2650
【阅读时长】 9分钟