“后期分块”：用长上下文嵌入模型拯救文本检索

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论文 ：Late Chunking: Contextual Chunk Embeddings Using Long-Context Embedding Models 地址 ：https://arxiv.org/abs/2409.04701 研究背景 研究问题 ：这篇文章要解决的问题是文本块嵌入在处理长文本时丢失上下文信息的问题。具体来说，当文本被分割成多个小块进行嵌入时，每个块的嵌入可能会失去与其他块的上下文联系，导致表示质量下降。 研究难点 ：该问题的研究难点包括：如何在嵌入过程中保留长文本的上下文信息，以及如何在不增加额外训练的情况下实现这一目标。 相关工作 ：现有的文本嵌入模型大多基于Transformer架构，使用均值池化等方法将token嵌入转换为单个向量表示。为了解决上下文长度有限的问题，常见的做法是在嵌入前对文本进行分块处理。然而，这种方法会导致块与块之间的上下文信息丢失。 研究方法 这篇论文提出了一种名为“Late Chunking”的新方 ………………………………