长文本分块的新策略——后期分块（Late Chunking），让RAG应用"又准又高效"

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你是否曾经为了在海量文档中找到关键信息而苦恼不已?在AI时代,这个问题似乎已经不再是难题。但是,当我们面对特别长的文本时,检索系统往往会陷入两难:要么牺牲精确度,要么付出高昂的成本。最近,JinaAI提出了一个叫 后期分块(Late Chunking) [1] 的新方法,声称可以解决这个难题。 今天,我们就来一探究竟,看看这个新技术到底有什么神奇之处。 后期分块:颠覆传统的新思路 想象一下,你在整理一大堆文件。传统的方法是先把文件分成小堆,然后再逐一处理。而后期分块却反其道而行之:先对整个文件进行全面处理,然后再进行分类整理。这听起来可能有点反直觉,但在AI的世界里,这种方法却显示出了惊人的效果。 具体来说,后期分块是这样工作的: 先用一个长上下文嵌入模型(比如 jina-embeddings-v2-small-en，具有 8K 上下文长度)"读懂"整个文档 然后再把这个"理解"切 ………………………………