搜索 - 腾讯云开发者社区-腾讯云

文章/答案/技术大牛

发布

来自专栏蛋先生说识
RAG 切片利器 LumberChunker 是如何智能地把文档切割成 LLM 爱吃的块
现在大模型越来越强大，完全可以借助它们的能力，比如 LumberChunker丹尼尔：LumberChunker？蛋先生：这个名字起得非常有意思。"Lumber"是指经过精细加工的木材。蛋先生：我们直接来走一遍切块流程，相信聪明的你一下就懂了LumberChunker 的切块流程✎ 第一步，自然拆分蛋先生：咱们先把文章按自然段落拆开，比如用空行或缩进作为分界。这样看上去每个相关的块基本都可以在一起，不会被硬拆开蛋先生：没错，有了高质量的分块，RAG 系统在检索相关信息时会更准确，因为每个块都是语义完整的单元，不会因为分块不当导致信息丢失或混乱丹尼尔：看来 LumberChunker 写在最后若已看完上述对话，可通过下图进一步加深对 LumberChunker 的理解“亲们，都到这了，要不，点赞或收藏或关注支持下我呗 o(￣▽￣)ｄ”
36510编辑于 2025-10-27
来自专栏自然语言处理
RAG文档分块新思路：LGMGC如何提升文档分块的语义连贯性？
LumberChunker：自动识别最佳分割点，通过迭代地将段落输入到LLM中。此外，还包括Paragraph-Level Chunker和LumberChunker作为检索任务的进一步基线比较。
77310编辑于 2025-01-24