在探讨大型语言模型（LLMs）的上下文处理能力时，我们不得不提到“分块”（Chunking）这一关键技术。分块是指将大型文本文档分解成更小、更易于处理的段落（chunks），以便输入到模型中。由于LLMs如GPT-4和BERT等都有固定的上下文窗口大小限制（例如，GPT-4的上下文窗口为8K-32K个token），当文档超出这个限制时，就必须将其分割成更小的部分。本文将探讨不同的分块策略、它们的权衡以及可能的替代方案，以提高效率。
什么是LLMs中的分块？
在LLMs的背景下，分块是指在将大型文本文档输入模型之前，将其划分为更小、更易于管理的段落的过程。由于LLMs有一个固定的上下文窗口，它们不能直接处理无限长度的文档。
为什么LLMs需要分块？
LLMs如GPT-4和BERT都有token限制。如果文档超出这个限制，就必须将其分割成更小的部分。分块确保：
- LLMs在处理大型文档时不会遗漏关键信息。
- 查询能够高效地检索相关部分，而不是处理整个数据集。
- 通过减少不必要的token使用来优化成本。
真实世界中分块至关重要的用例
- 法律文件分析：将长篇合同分割成部分进行总结。
- 客户支持AI：将FAQ数据库分割成更小的知识块。
- 学术研究：高效处理多页研究论文。
- 医疗记录分析：分解病人历史记录以进行诊断。
常见的分块方法
1. 填充法（Stuffing Method）
在这种方法中，所有文本被填充到一个单一的块中，直到达到模型的token限制。虽然简单，但它有缺点：
- 优点：低延迟，易于实现。
- 缺点：有从截断部分丢失信息的风险。
2. Map-Reduce方法
这种方法将文档分割成多个块，分别处理每个块，然后将结果组合起来。
- 优点：对于大型文本具有良好的扩展性。
- 缺点：组合结果可能会失去连贯性。
3. 递归总结法（Recursive Summary Method）
这种方法涉及首先对各个块进行总结，然后对这些总结进行总结，确保上下文保留。
- 优点：保留了更多相关的上下文。
- 缺点：需要多次处理，增加了成本。
4. 基于嵌入的分块（Embedding-Based Chunking）
与在任意点断开文本不同，这种方法使用语义相似性将相关信息保持在一起。这在向量数据库和RAG中非常有用。
- 优点：确保块保留了完整的含义。
- 缺点：需要额外的计算来确定块的边界。
分块的成本和性能权衡
对API调用成本的影响
分块影响LLM API调用的成本，因为提供商根据token使用量收费。选择正确的分块方法可以显著优化费用。
| 分块方法 | Token使用量 | 准确性 | 成本 |
|---|---|---|---|
| 填充法 | 高 | 中等 | 昂贵 |
| Map-Reduce | 中等 | 高 | 中等 |
| 递归总结 | 低 | 高 | 昂贵 |
| 基于嵌入 | 中等 | 非常高 | 中等 |
准确性、速度与计算成本
- 更多的块 = 更好的检索准确性，但成本更高。
- 更少的块 = 成本更低，但有遗漏上下文的风险。
过度分块的问题
太多的小块可能会导致：
- 连贯性的丧失（上下文在多个块之间被分割）。
- 由于API调用增加，处理成本更高。
分块的更好替代方案
虽然分块是处理LLM token限制的实用方法，但替代方法旨在减少分块开销，同时提高准确性和效率。一些有前景的替代方案包括：
1. 自适应检索技术
与盲目分块文本不同，自适应检索根据查询动态检索最相关的部分。这在检索增强生成（RAG）系统中特别有用。
自适应检索的工作原理：
- 将文档转换为向量嵌入。
- 将嵌入存储在向量数据库中。
- 根据语义相似性检索最相关的段落，而不是固定的块大小。
2. 混合检索+记忆机制
LLMs可以通过记忆机制增强，以在查询之间保持上下文。与将文本分割成静态块不同，模型回忆之前的交互，并动态获取相关部分。
基于记忆的检索提高了对话AI应用的性能。
混合方法结合了传统的分块和自适应检索，减少了冗余的token使用。
3. 动态分块的未来趋势
自动化分块领域正在迅速发展，新的方法正在优化效率：
- 上下文感知分块：使用AI动态确定基于语义重要性的块大小。
- 基于Transformer的长上下文模型：正在开发新的架构（例如，GPT-5，Claude）以处理更长的上下文窗口，减少分块的需要。
- 层次处理：不是平面分块，而是将文档分解成层次结构，只有在必要时才从高层次总结引导到更深入的洞察。
接下来是什么？（现在、过去和未来）
分块如何从传统的NLP文本分割演变而来
在LLMs之前，NLP系统使用基本的基于规则的分割来处理长文档，例如基于段落或句子的分割。随着transformer模型的兴起，需要更复杂的分块技术。
分块在LLM应用中的当前地位
如今，分块是许多AI应用的关键预处理步骤，包括：
- 用于分析合同的法律AI。
- 检索FAQ的客户支持聊天机器人。
- 处理大量数据集的企业AI解决方案。
未来的改进：自动化、上下文感知的分块策略
展望未来，我们预计：
- 随着长上下文transformer的减少，对分块的依赖将减少。
- AI驱动的动态分块优化检索策略。
- 集成记忆、检索和总结技术的混合AI系统。
分块仍然是LLMs处理大型文档的重要技术，但自适应检索、记忆机制和长上下文模型的新进展最终可能会取代传统的分块。随着AI的发展，这些创新将导致更高效、成本更低的语言模型应用。有了这些见解，开发者可以就何时使用分块、何时探索替代方案以及如何针对特定用例优化LLM效率做出明智的选择。