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RAG中的chunk以及评测方法

https://www.pinecone.io/learn/chunking-strategies/

分块（chunking）是将大块文本分解成小段的过程。chunk的主要原因是尽量减少我们Embedding内容的噪音，所以为知识库中的文档找到最为合适的chunk大小，非常影响后续查找的准确性和相关性。

chunk的一些需要思考的问题

• 被索引的内容：长文档还是短内容。这会影响选择embedding model，从而也影响chunk的策略。每个embedding model在不同的大小的chunk上的表现不一样。例如 sentence-transformer在单个句子上表现很好，text-embedt-ada-002这样的模型在包含256或512个tokens的块上表现得更好。
• 用户的输入的prompt的长度也是需要考虑的内容。
• 大模型tokens上限也会影响chunk的大小。

chunk的几种方法

如下介绍的方法在当前成熟的框架中几乎都已经支持了，例如langchain、llamaindex等。

• 固定大小是指确定tokens的数量，以及它们之间是否有重叠（有一些重叠能够保留部分上下文语义。）大部分的chunk都是采