文本分块的优化策略-语义完整性、控制长度、重叠切分、结合模型，考虑大模型输入限制
1 保持语义完整性
1.1 避免句子拆分
在文本切分过程中，应尽量避免将句子拆分。句子是表达完整语义的基本单位，拆分句子可能导致语义破碎，影响向量化表示的准确性和模型对文本的理解。例如，句子中包含的主谓宾结构或修饰关系在被截断后，会失去原有的含义，使得模型难以准确捕捉文本的核心内容。
实践建议：
- 按标点切分：使用句号、问号、感叹号等标点符号作为切分点，确保每个文本块包含完整的句子。
- 分割符的优先级：在设定分割符时，将句子结束符号置于高优先级，保证切分过程中优先考虑句子边界。
1.2 考虑段落关联性
除了句子层面，段落也是表达完整思想的重要单位。段落内的句子通常围绕一个主题展开，具有紧密的逻辑关联。将逻辑关联紧密的段落拆分到不同的文本块，可能导致上下文割裂，影响模型对整体语义的把握。
实践建议：
- 段落完整切分：尽量将同一段落的内容保留在同一个文本块中，避免因切分导致的语义断裂。
- 结合主题分割：对于长段落，可以根据主题或语义转折点进行切分，确保每个文本块内部主题统一。
2 控制文本块长度
2.1 设定合理的长度阈值
文本块的长度对向量化模型和大语言模型（LLM）的处理性能有直接影响。
过长的文本块可能导致：
- 向量表示稀释：重要的语义信息被淹没，降低检索精度。
- 模型输入限制：超过大模型的输入长度，无法处理全部内容。
过短的文本块则可能缺乏上下文，导致语义不完整。
- 实践建议：
- 评估模型性能：根据向量化模型和大模型对不同长度文本的处理效果，设定适当的文本块长度阈值。
- 常用长度参考：通常，文本块长度可以设定为 200～500 个字符，根据具体情况调整。
2.2 动态调整
不同类型的文本对文本块长度的要求可能不同。灵活调整长度阈值，可以更好地适应多样化的文本内容。
实践建议：
- 文本类型分析：针对新闻、法律文档、技术手册等不同类型的文本，分析其结构特点，设定合适的长度。
- 自适应切分：开发动态调整机制，根据文本内容和结构实时调整文本块长度，实现个性化处理。
3 重叠切分
3.1 方法
重叠切分是指在文本块之间引入一定的重叠部分，使相邻文本块共享部分内容。
具体方法是：
- 设定重叠长度：如设定每个文本块之间有 50 个字符的重叠。
- 滑动窗口切分：采用滑动窗口的方式切分文本，每次移动的步长小于窗口大小。
3.2 优点
- 保留上下文连接：重叠部分使得相邻文本块之间的上下文信息得到保留，避免因切分导致的语义断裂。
- 增强模型理解：大模型在生成回答时，能够参考前后文信息，产生更加连贯和准确的结果。
实践建议：
- 合理设定重叠量：根据文本特点和模型需求，设定适当的重叠长度，既保留上下文，又不增加过多的冗余信息。
- 效率考虑：注意重叠切分会增加文本块的数量，需权衡处理效率和上下文保留之间的关系。
4 结合向量化模型性能
4.1 适配模型特性
不同的向量化模型（如 BERT、GPT、Sentence Transformers）在处理文本长度和语义信息方面有不同的表现。
实践建议：
- 模型特性研究：深入了解所使用向量化模型的特点，对其在不同文本长度下的性能进行评估。
- 选择合适策略：根据模型的优势，选择短文本或长文本的分块策略。例如，如果模型对短文本的向量表示效果更好，则应倾向于较短的文本块。
4.2 优化向量表示
针对长文本可能出现的语义稀释问题，可以采用更高级的向量表示方法。
实践建议：
- 加权平均：对文本中的重要词汇（如关键词、专有名词）赋予更高权重，增强它们在向量表示中的影响。
- 注意力机制：利用注意力机制（Attention）聚焦文本中的关键部分，生成更具代表性的向量。
分层编码：对文本进行层次化编码，先编码句子，再编码段落，逐层组合，保持语义结构。
5 考虑大模型的输入限制
5.1 输入长度控制
大语言模型对输入文本的长度有严格限制（如 GPT-3 的最大输入长度为 2048 个标记）。在召回阶段，需要确保选取的文本块总长度不超过模型的限制。
实践建议：
- 统计文本块长度：在将文本块输入模型前，计算其总长度，确保不超出模型限制。
- 截断策略：如长度超出限制，可考虑截断低相关性的内容，保留核心文本块。
5.2 优先级排序
不同的文本块对回答的贡献度不同，应根据其与查询的相关性进行排序，优先输入最重要的内容。
实践建议：
- 相关性评分：为每个召回的文本块计算与查询的相关性得分。
- 择优选择：根据相关性得分，从高到低选择文本块，直至达到模型的输入长度限制。
5.3 内容精炼
当重要的文本块过长时，可以对其进行压缩或摘要，确保核心信息得以保留。
实践建议：
- 自动摘要：利用摘要模型对长文本块生成精简的摘要。
- 关键句提取：提取文本块中最能代表核心内容的句子，供大模型参考。
优化文本分块策略需要综合考虑语义完整性、文本块长度、向量化模型性能以及大模型的输入限制等因素。通过避免句子拆分、保持段落关联、引入重叠切分、适配模型特性和合理控制输入长度，可以有效提升 RAG 系统的检索效果和大模型回答的质量。