RAG技术性能提升之文档分块策略方案

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点击上方 蓝色 “ 顶层架构领域 ”，关注精彩与你分享 在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLM）的应用中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术正变得越来越重要。RAG技术通过结合检索和生成能力，为模型提供了丰富的外部知识源，从而生成更准确、更符合上下文的答案。本文将深入探讨RAG技术中的文档分块策略，这些策略对于提高检索效率和生成质量具有决定性作用。 一、文档分块策略的重要性 文档分块是RAG技术中的关键步骤，它影响着模型对信息的检索和理解。合理的分块策略可以： 提高检索的准确性和效率。 保持文本的逻辑和语义完整性。 增强模型对文本内容的理解和生成能力。 二、固定大小分块 固定大小分块是一种简单且计算成本低的方法，适用于对文本进行均匀划分，便于模型处理。 核心优势： 简单易实现，计 ………………………………