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编者按: 我们今天为大家带来的文章,作者的观点是:分块(chunking)才是决定 RAG 系统成败的真正关键因素,不同场景需要匹配相应的分块策略。 本文系统梳理了从基础到进阶的 21 种分块策略,涵盖了基础分块法、定长分块法、滑动窗口分块等传统方法,以及语义分块、上下文增强分块、多模态分块等前沿技术。 作者 | Anjolaoluwa Ajayi 编译 | 岳扬 检索增强生成(RAG)是许多 AI 工程师又爱又恨的技术(包括我)。 没错,因为从理论上看,它简单极了:"从你的定制数据中检索正确的上下文,然后让大语言模型基于此生成回答"。 但在实践中,你不得不面对海量杂乱无章的数据 ------ 这些数据以你见过的最混乱随机的格式存储,接着就是数日绞尽脑汁的试错: 调整文本块(tweaking chunks) 切换嵌入模型(switching embedding models) 替换检索器(swapping out retrievers) 微调排序器(fine-tuning rankers) 重写提示词(rewriting prompts) 而模型依然回复:"我找不到足够的信息来回答你的...

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