阿里云nas做网站医院网站asp

在RAG（检索增强生成）系统中，分块策略与Embedding技术是构建高效索引的关键环节。

1. 分块策略的核心作用

在RAG系统里，原始文档往往篇幅较长，直接将其作为一个整体进行处理会面临诸多问题。一方面，大语言模型处理长文本时能力有限，可能无法有效理解和利用其中的信息；另一方面，在进行向量检索时，长文本生成的向量可能无法精准地反映文本的局部语义信息，导致检索结果不准确。
因此，合理的分块策略能够将文档拆分成合适大小的文本块，便于后续处理和检索。

• 分块（Chunking）将文档拆分为独立语义片段，直接影响 RAG 系统的召回率和生成质量。
• 核心目标：平衡语义完整性与计算效率，避免信息冗余或丢失上下文。

---

2. 分块策略类型与适用场景

策略	特点	适用场景	问题
固定大小分块	按固定字符数切分（如512字符）	同质化文档（新闻、博客） 基准测试	可能切断语义单元（如“大模/型”）
重叠分块	相邻块部分重叠（如20字符）	法律文档、技术手册 需保留上下文完整性	冗余存储、计算复杂度高
递归分块	按分隔符（如段落、句子）逐层拆分	长文档（研究报告、法律文本）	可能模糊语义边界
文档特定分块	根据格式（Markdown、Python代码）定制切分	结构化文档（代码、Markdown）	依赖格式规范，不通用
语义分块	基于 NLP 技术（spaCy、NLTK）切分语义单元	上下文敏感分析（复杂文档）	计算资源消耗大
混合分块	结合多种策略（如固定分块+语义分块）	多格式动态数据 需平衡速度与准确性	实现复杂，调优难度高

---

3. 分块策略实战（LangChain）

1.动态切换分块策略

• 关键代码：动态切换分块策略

  from langchain.text_splitter import (RecursiveCharacterTextSplitter, MarkdownTextSplitter, SpacyTextSplitter
  )# 递归分块示例（默认）
  text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=128
  )# 语义分块（需安装spacy模型）
  # text_splitter = SpacyTextSplitter(
  #     chunk_size=512, 
  #     chunk_overlap=128, 
  #     pipeline="zh_core_web_sm"
  # )# Markdown分块
  # text_splitter = MarkdownTextSplitter(chunk_size=512)
  

2.固定大小分块

def fixed_length_chunks(text, chunk_size=500):return [text[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(text), chunk_size)]

3.基于段落分块

def paragraph_chunks(text):return text.split('\n\n')  # 假设段落以两个换行符分隔

4.递归字符分块

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplittertext_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000,chunk_overlap=200,length_function=len
)
chunks = text_splitter.split_text(text)

---

4. Embedding 技术核心

Embedding技术是将文本转换为向量表示的过程。在RAG系统中，通过将文本块转换为向量，可以利用向量空间的数学性质进行高效的检索。例如，计算向量之间的相似度（如余弦相似度），从而找出与查询最相关的文本块。

• 嵌入模型作用：将文本映射为高维向量，捕捉语义关系，支持向量检索。
• 模型评估指标：
  • MTEB/C-MTEB 榜单：检索任务优先参考 Retrieval Average。
  • 模型大小（GB）、最大 Token 数（512）、嵌入维度（平衡效率与精度）。

---

5. Embedding 实战（SentenceTransformers）

• 关键代码：加载模型与生成嵌入

  from sentence_transformers import SentenceTransformer# 加载中文BGE模型（本地或自动下载）
  embedding_model = SentenceTransformer('BAAI/bge-small-zh-v1.5')# 文本块生成嵌入向量
  embeddings = []
  for chunk in all_chunks:embedding = embedding_model.encode(chunk, normalize_embeddings=True)embeddings.append(embedding)
  

1. OpenAI Embeddings

1. 特点：性能优秀，能够生成高质量的向量表示，适用于各种自然语言处理任务。但使用时需要调用OpenAI的API，可能会产生一定的费用，并且受限于API的调用频率和数据安全等问题。
2. 使用示例（Python）：

   import openai
   import osopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")def get_openai_embedding(text):response = openai.Embedding.create(input=text,model="text-embedding-ada-002")return response['data'][0]['embedding']
   

2. Hugging Face Sentence Transformers

1. 特点：提供了多种预训练的模型，如all-MiniLM-L6-v2等，这些模型在计算效率和性能上取得了较好的平衡，并且可以本地部署，避免了调用外部API的问题。
2. 使用示例（Python）：

   from sentence_transformers import SentenceTransformermodel = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
   embedding = model.encode('This is a sample sentence.')
   

3. 开源领域特定模型

1. 特点：针对特定领域（如医疗、法律、代码等）训练的模型，能够更好地捕捉领域内的语义信息。例如，BioBERT在生物医学领域表现出色，CodeBERT在代码相关的文本处理中具有优势。
2. 使用示例（以BioBERT为例）：

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
   import torchtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dmis-lab/biobert-base-cased-v1.1")
   model = AutoModel.from_pretrained("dmis-lab/biobert-base-cased-v1.1")text = "This is a medical text."
   inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
   outputs = model(**inputs)
   embedding = torch.mean(outputs.last_hidden_state, dim=1).squeeze().detach().numpy()
   

---

6.优化Embedding的策略

• 多模态Embedding：结合文本、图像、音频等多种模态的信息进行Embedding，以获取更丰富的语义表示。例如，在处理包含图片和文字说明的文档时，可以将图像特征和文本特征融合在一起。
• 微调Embedding模型：在特定的数据集上对预训练的Embedding模型进行微调，使其更好地适应具体的应用场景。例如，在医疗问答系统中，可以使用医疗领域的文档对通用的Embedding模型进行微调。
• 动态Embedding：根据文本的上下文信息动态调整Embedding的表示，以更好地捕捉文本的语义变化。例如，使用基于Transformer的模型（如BERT）来生成上下文相关的Embedding。

7. 模型选型建议

• 中文场景：优先选择 BGE 系列（如 bge-small-zh-v1.5），兼顾精度与效率。
• 生产环境：
  • 小模型优先（如 bge-small），降低延迟。
  • 高精度场景使用大模型（如 bge-large）。

---

8. 依赖安装与配置

• 分块依赖：

  pip install spacy nltk
  python -m spacy download zh_core_web_sm  # 中文语义分块
  

• 嵌入模型依赖：

  pip install sentence-transformers
  

---

9.总结与选型

• 分块策略：根据文档类型选择策略（固定分块为基线，语义分块为最优）。
• 嵌入模型：参考 MTEB 榜单，结合业务场景测试模型性能。