检索增强生成（RAG）系统正日益成为利用大型语言模型（LLM）处理海量信息的关键架构。RAG系统的核心在于信息检索的效率和准确性，而这很大程度上取决于如何将原始文本有效分解成可供LLM理解和处理的片段。简单的文本切分远远不够，高级的文本分块技术才是提升RAG系统性能的关键。本文将深入探讨RAG系统中超越基础切分的索引技术，重点介绍几种常见的文本分块策略，分析它们的优缺点，并探讨如何在实际应用中选择合适的文本分块方法，以优化信息检索效果。
文本分块：RAG系统成功的基石
在RAG系统中，原始文本通常体量巨大，无法直接输入LLM进行处理。原因在于LLM存在token数量限制，以及处理长文本时的效率问题。因此，需要将原始文本分割成更小的、易于管理的片段，这些片段被称为文本块。文本分块的目标是将大型文本分解为更小的单元，以便LLM能够有效地理解、处理并将这些单元嵌入到向量空间中，从而实现高效的检索。如果文本分块不当，可能会导致语义丢失、上下文不完整，最终影响RAG系统的检索效果。
例如，一个关于气候变化的报告包含几百页的内容，直接将整个报告输入LLM进行处理是不现实的。通过文本分块，我们可以将报告分割成多个主题明确的文本块，例如“全球变暖的原因”、“海平面上升的影响”、“可再生能源的潜力”等。这些文本块可以单独进行嵌入和检索，从而更精确地定位到与用户查询相关的信息。
基于字符的分块：简单粗暴但问题多
基于字符的分块是最简单的文本分块方法之一，它按照固定的字符数量将文本分割成块。例如，每60个字符分割成一个文本块。
示例：
原始文本：“人工智能正在改变各行各业。它有助于自动化任务并改善决策制定。然而，它也引发了伦理方面的担忧。”
按照每60个字符分块：
- 文本块1：“人工智能正在改变各行各业。它有助于自动化任务并改善”
- 文本块2：“决策制定。然而，它也引发了伦理方面的担忧。”
缺点：
基于字符的分块的缺点显而易见：它可能会在不恰当的位置切断句子，破坏句子的完整性，导致上下文信息丢失，降低文本块的语义连贯性。这意味着LLM在处理这些被分割的文本块时，可能无法准确理解其含义，从而影响检索效果。
例如，上述示例中，第一个文本块被切断在“改善”之后，缺少宾语，导致语义不完整。如果用户的查询与“自动化任务”有关，LLM可能无法准确地将该文本块与查询相关联，从而降低检索的准确性。
适用场景：
尽管存在诸多缺点，基于字符的分块在某些特定场景下仍然适用。例如，对于格式非常规范、内容相对独立的文本，如日志文件或代码片段，可以使用基于字符的分块进行初步分割。但是，在大多数情况下，更建议使用其他更高级的文本分块方法。
基于章节的分块：保留文档结构，提升可读性
基于章节的分块方法根据文档的自然结构，例如标题、段落、或项目符号，将文本分割成块。这种方法能够更好地保留文档的结构信息，提高文本块的可读性和语义连贯性。
示例：
章节1：历史
该公司成立于1999年。最初是一家在线书店。
章节2：产品
今天，该公司销售电子产品、服装等。
分块结果：
- 文本块1：“章节1：历史…在线书店。”
- 文本块2：“章节2：产品…服装等。”
优点：
基于章节的分块的优点在于每个文本块都代表一个相对完整的思想或主题，能够更好地保留文档的结构信息和上下文信息。这有助于LLM更好地理解文本块的含义，提高检索的准确性。
例如，在处理一份研究报告时，基于章节的分块可以将报告按照“引言”、“方法”、“结果”、“结论”等章节进行分割。这样，每个文本块都代表报告的一个重要组成部分，能够更好地反映报告的整体结构和内容。
适用场景：
基于章节的分块非常适合处理结构化的文档，例如研究报告、技术文档、法律文件等。在这些文档中，章节标题和段落结构能够提供重要的语义信息，有助于更好地理解文本的内容。
基于语义的分块：理解文本含义，精准切分
基于语义的分块是一种更高级的文本分块方法，它利用自然语言处理（NLP）或LLM来识别文本中具有意义的断点，通常是句子或段落边界，这些断点标志着上下文的自然转变。
示例：
原始文本：“人工智能正在改变各行各业。它有助于自动化任务并改善决策制定。然而，它也引发了伦理方面的担忧。”
语义分块结果：
- 文本块1：“人工智能正在改变各行各业。它有助于自动化任务并改善决策制定。”
- 文本块2：“然而，它也引发了伦理方面的担忧。”
优点：
基于语义的分块能够最大限度地保留文本的语义连贯性和上下文信息，确保每个文本块都代表一个完整的思想单元。这有助于LLM更好地理解文本的含义，提高检索的准确性和相关性。
例如，在处理一篇关于人工智能的文章时，基于语义的分块能够将文章按照不同的主题进行分割，例如“人工智能的应用”、“人工智能的挑战”、“人工智能的未来”。这样，每个文本块都代表文章的一个重要方面，能够更好地反映文章的整体内容。
实现方法：
基于语义的分块的实现通常依赖于NLP技术，例如句子分割、段落分割、主题建模等。近年来，随着LLM的快速发展，越来越多的研究人员开始利用LLM来进行语义分块。例如，可以使用LLM来判断两个句子之间的语义相关性，如果语义相关性较低，则可以将这两个句子分割成不同的文本块。
适用场景：
基于语义的分块非常适合处理非结构化的文本，例如新闻报道、博客文章、社交媒体内容等。在这些文本中，语义信息是理解文本内容的关键，而基于语义的分块能够最大限度地保留这些信息。
基于分隔符的分块：处理结构化数据，事半功倍
基于分隔符的分块使用已知的分隔符，例如换行符 (\n)、项目符号或标点符号，来分割文本。
示例：
- 引言
- 问题陈述
- 方法论
- 结论
分块结果：
- 文本块1：“- 引言”
- 文本块2：“- 问题陈述”
- 文本块3：“- 方法论”
- 文本块4：“- 结论”
优点：
基于分隔符的分块简单高效，能够快速地将文本分割成块。对于结构化的数据，例如会议记录、大纲等，基于分隔符的分块能够很好地保留数据的结构信息。
例如，在处理一份会议记录时，基于分隔符的分块可以按照项目符号或换行符将会议记录分割成多个文本块，每个文本块代表一个议题或一个行动项。
适用场景：
基于分隔符的分块最适合处理结构化的数据，例如会议记录、大纲、代码片段等。在这些数据中，分隔符能够提供重要的结构信息，有助于更好地理解数据的含义。
选择合适的分块策略：权衡利弊，因地制宜
选择合适的文本分块策略取决于具体的应用场景和文本类型。没有一种万能的文本分块方法，需要根据实际情况进行权衡和选择。
- 文本结构： 如果文本结构良好，例如包含清晰的章节标题和段落结构，基于章节的分块可能是一个不错的选择。
- 语义连贯性： 如果文本的语义连贯性非常重要，基于语义的分块可能是最佳选择。
- 处理速度： 如果对处理速度有较高要求，基于字符的分块或基于分隔符的分块可能更适合。
- 领域知识： 在某些特定领域，例如法律或医学，可能需要使用专门的文本分块方法，以确保文本块的准确性和完整性。
此外，还可以将不同的文本分块方法结合使用，以达到更好的效果。例如，可以先使用基于章节的分块将文本分割成较大的块，然后使用基于语义的分块将每个块分割成更小的单元。
工具支持：Chunkviz助力文本分块可视化
为了更好地理解和选择合适的文本分块策略，可以使用可视化工具来分析不同分块方法的效果。Chunkviz (https://chunkviz.up.railway.app/) 是一个非常有用的工具，它可以帮助用户可视化不同类型的文本分块，从而更好地理解它们的优缺点。
通过Chunkviz，用户可以上传自己的文本，并选择不同的文本分块策略进行测试。Chunkviz会将文本分割成块，并以可视化的方式展示分块结果。用户可以通过分析可视化结果，选择最适合自己应用的文本分块方法。
结论：优化文本分块，提升RAG系统性能
文本分块是RAG系统中至关重要的一环，它直接影响到信息检索的效率和准确性。超越基础的文本分块技术，例如基于章节的分块、基于语义的分块和基于分隔符的分块，能够更好地保留文本的结构信息、语义连贯性和上下文信息，从而提高RAG系统的性能。
在实际应用中，需要根据具体的应用场景和文本类型，选择合适的文本分块策略。此外，还可以将不同的文本分块方法结合使用，以达到更好的效果。通过不断优化文本分块策略，我们可以构建更高效、更准确的RAG系统，从而更好地利用大型语言模型处理海量信息。未来，随着LLM和NLP技术的不断发展，文本分块技术也将不断进步，为RAG系统带来更大的潜力。 持续探索和实验各种文本分块策略，结合Chunkviz等可视化工具进行效果评估，将是构建高性能RAG系统的关键步骤。