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嘿，算法工程师们！今天咱们聊的是分块（Chunking）这门“艺术”。首先抛出一个问题

语义分块：值得吗？

• 问题：语义分块听起来很高大上，但它真的值得那些计算成本吗？
• 实验：研究对比了三种分块策略：固定大小分块、基于断点的语义分块和基于聚类的语义分块。
• 结果：固定大小分块在大多数情况下表现更好，尤其是在真实数据集上。语义分块虽然在某些特定场景下有用，但计算成本高，性价比不高。
• 调侃：看来，语义分块就像是个“奢侈品”，不是每个任务都配得上它。有时候，简单粗暴的固定分块反而更香！

你听说过延迟分块吗？：一种更聪明的上下文保留法

• 问题：传统分块在嵌入之前就分割文档，导致上下文丢失，嵌入质量差。
• 解决方案：延迟分块！先让模型处理完整文档，再分块，保留上下文，提升嵌入质量。
• 调侃：延迟分块就像是个“拖延症患者”，但它拖延得很有道理！先让模型“吃饱”再“干活”，效果果然不一样。

语义分块是否值得计算成本

一项新研究调查了语义分块是否真的没有必要。让我们来看看发生了什么。