掌握文本分块：释放大语言模型在检索和生成中的潜力

大型语言模型（LLMs）彻底改变了自然语言处理领域，使检索增强生成（RAG）、语义搜索和问答等应用成为可能。然而，LLMs 也面临着一个关键限制：上下文窗口，它限制了模型可以同时处理的 token 数量（从 512 到 128,000 个 token 不等，具体取决于模型）。为了处理大型文档，我们使用文本分块——一种将文本分割成小的、易于管理的块的技术，这些块可以在不丢失意义和上下文的情况下适应这些限制。因此，理解和掌握文本分块技术，对于充分发挥LLMs的潜力至关重要。

文本分块的定义与重要性

文本分块是将大型文档分解为更小的、独立的片段（即“块”）的过程，这些片段能够被 LLMs 在其上下文窗口内处理。这种方法的核心在于，它允许我们处理超出 LLM 原生处理能力的文档，从而解锁更广泛的应用场景。想象一下，你想要用一个包含几百页的技术手册来训练一个问答机器人，如果没有文本分块，你将不得不将整个手册输入 LLM，这通常是不可能的。但通过文本分块，你可以将手册分割成逻辑上的小块，例如每个章节或每个概念，然后分别输入 LLM 进行处理。

更具体地说，这些文本分块通常会被转换成向量嵌入，用于语义搜索或 RAG。向量嵌入是一种将文本数据表示为高维空间中的点的技术，使得我们可以根据语义相似度来比较不同的文本块。例如，在 RAG 系统中，当用户提出问题时，系统首先将问题转换为向量嵌入，然后在所有文档块的向量嵌入中找到最相似的块。找到的块 затем 用于增强 LLM 的输入，从而生成更准确、更相关的答案。

典型与非典型的文本分块方法

存在多种文本分块方法，每种方法都有其优缺点，适用于不同的场景。常见的文本分块策略包括：

固定大小分块： 将文本分割成固定大小的块，例如每 512 个 token 一个块。这种方法简单易行，但可能会导致语义信息的丢失，因为块可能在句子的中间被截断。
- 案例： 假设你有一个关于股票市场的新闻文章，你想使用 LLM 来分析文章的情绪。如果你使用固定大小分块，那么一个包含关键信息的句子，例如“公司股价暴跌”，可能会被分割到两个不同的块中，从而降低 LLM 的分析准确性。
基于字符分割： 按照固定数量的字符进行分割。与token分割类似，但基于字符数量而非token。
基于句子分割： 使用句子的边界作为分割点。这种方法能够更好地保留语义信息，但块的大小可能会有很大的差异。
- 案例： 考虑一个医疗诊断报告，其中每个句子都包含重要的诊断信息。使用基于句子分割的方法可以确保每个块都包含完整的诊断信息，从而提高 LLM 在诊断辅助方面的准确性。
基于段落分割： 将文本分割成段落。这种方法能够更好地保留上下文信息，但块的大小可能会更大。
- 案例： 假设你想要创建一个能够总结新闻文章的 LLM 应用。使用基于段落分割的方法可以确保每个块都包含完整的想法，从而提高 LLM 的总结质量。
递归分割： 尝试使用多种分割器，例如首先按章节，然后按段落，最后按句子进行分割。这种方法旨在找到最佳的粒度级别，以最大限度地保留语义信息和上下文信息。

除了这些典型的 文本分块 方法之外，还有一些非典型的方法，例如：

语义分割： 使用自然语言处理技术来识别文本中的语义边界，并根据这些边界进行分割。这种方法能够最大限度地保留语义信息，但实现起来也比较复杂。
基于主题的分块： 使用主题建模技术来识别文本中的主题，并根据主题进行分割。这种方法可以将相关的文本块放在一起，从而提高 LLM 的处理效率。
- 案例： 考虑一个关于气候变化的科学报告，其中包含了关于温室气体排放、海平面上升和极端天气事件等多个主题。使用基于主题的分块方法可以将关于每个主题的文本块放在一起，从而方便 LLM 对不同主题进行分析和比较。

选择合适的 文本分块 方法取决于具体的应用场景和需求。一般来说，需要考虑以下几个因素：

LLM 的上下文窗口大小： 块的大小必须小于 LLM 的上下文窗口大小。
文本的结构： 如果文本具有清晰的结构，例如章节、段落或句子，则可以利用这些结构来进行分割。
语义信息的保留： 分割应该尽可能地保留语义信息，避免将相关的文本片段分割到不同的块中。
计算成本： 某些 文本分块 方法（例如语义分割）的计算成本较高，需要权衡其带来的收益和成本。

评估文本分块的指标

为了评估 文本分块 的效果，我们需要一些量化的指标。常见的指标包括：

检索准确率： 在 RAG 系统中，检索准确率是指系统能够检索到包含相关信息的文本块的概率。
生成质量： 在生成任务中，生成质量是指 LLM 生成的文本的流畅性、连贯性和准确性。
语义相似度： 衡量不同文本块之间的语义相似度。如果相关的文本片段被分割到不同的块中，那么这些块之间的语义相似度可能会较低。
上下文覆盖率： 衡量每个块中包含的上下文信息的量。上下文覆盖率越高，则 LLM 在处理该块时能够更好地理解其含义。

这些指标可以通过人工评估或者自动评估的方式来计算。人工评估需要人工标注员来判断检索到的文本块是否相关，或者 LLM 生成的文本是否流畅和准确。自动评估可以使用一些现成的 NLP 工具，例如 BLEU、ROUGE 和 BERTScore 等，来衡量文本之间的相似度。

文本分块的实战建议

以下是一些在实际应用中进行 文本分块 的建议：

实验不同的分块方法： 没有一种万能的 文本分块 方法，需要根据具体的应用场景和数据来选择合适的方法。建议尝试不同的方法，并使用评估指标来比较它们的效果。
优化块的大小： 块的大小应该小于 LLM 的上下文窗口大小，但也不应该太小，否则可能会导致语义信息的丢失。需要找到一个平衡点，以最大限度地保留语义信息和提高处理效率。
考虑重叠块： 为了避免信息丢失，可以考虑使用重叠块。重叠块是指相邻的块之间有一定的重叠部分，这样可以确保重要的信息不会被分割到不同的块中。
使用元数据： 为了提高检索效率，可以在每个块中添加元数据，例如标题、作者和关键词。元数据可以帮助系统更快地找到相关的文本块。
- 案例： 在构建一个企业知识库的 RAG 系统时，你可以在每个文档块中添加元数据，例如文档的部门、主题和创建日期。这样，当用户提出问题时，系统可以根据问题的关键词和用户的部门来筛选相关的文档块，从而提高检索效率和准确性。
监控性能： 在部署 文本分块 系统后，需要定期监控其性能，并根据实际情况进行调整。例如，如果发现检索准确率较低，则可以尝试调整 文本分块 的参数，或者更换其他的 文本分块 方法。

结合LangChain进行文本分块

LangChain 是一个强大的框架，可以简化 LLM 应用的开发。它提供了一系列工具，可以帮助我们轻松地实现 文本分块、向量嵌入和 RAG 等功能。

以下是一个使用 LangChain 进行 文本分块 的示例：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 初始化文本分割器
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,  # 设置每个块的大小
    chunk_overlap=50  # 设置块之间的重叠部分
)

# 加载文本
with open("my_document.txt", "r") as f:
    text = f.read()

# 分割文本
chunks = text_splitter.split_text(text)

# 打印分割后的块
for i, chunk in enumerate(chunks):
    print(f"Chunk {i+1}: {chunk}\n")

这段代码使用 RecursiveCharacterTextSplitter 将文本分割成大小为 500 个字符的块，并且块之间有 50 个字符的重叠部分。 LangChain 还提供了其他类型的文本分割器，例如 CharacterTextSplitter 和 TokenTextSplitter，可以根据不同的需求进行选择。

结论

文本分块 是处理大型文档，并将其应用于 LLM 的关键技术。通过将大型文档分割成小的、易于管理的块，我们可以克服 LLM 的上下文窗口限制，并解锁更广泛的应用场景，例如 RAG、语义搜索和问答。通过实验不同的 文本分块 方法，优化块的大小，并使用评估指标来衡量效果，我们可以最大限度地提高 LLM 的性能。结合 LangChain 这样的框架，可以进一步简化 文本分块 的过程，并加速 LLM 应用的开发。掌握了 文本分块 技术，你就掌握了开启 LLM 无限潜力的钥匙。

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