文本分块哪家强？LumberChunker、语义分块、段落级、循环分块、HyDE、命题级

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检索增强生成（RAG）系统通过将模型生成与上下文相关文档相结合来提高信息的准确性， 文本内容如何分割成“块（ chunk ）”对检索质量有显著影响。 用于问答实验的 RAG Pipeline ， 一些tricks ， 混合检索 ：BM25-Top3、密集检索-Top15，BM25的Top1排在前面，Top2-3排在最后； 大模型重排序： 如果上下文包含六个或更多块，从中间点开始反转块的顺序。 LumberChunker 方法利用 LLM动态地将文档分割成语义独立的块 。 这种方法基于一个前提： 当内容块的大小可以变化时，检索效率会提高 ，因为这样可以更好地捕捉内容的语义独立性。 LumberChunker通过迭代地提示LLM，在一系列连续段落中识别内容开始转变的点，从而确保每个块在上下文中是连贯的，但与相邻块有所区别。 LumberChunker遵循一个 三步流程 。 首先 ，按段落对文档进行分割。 其次 ，通过追加连续的块 ………………………………