构建知识库检索系统时，选择分块向量化还是整篇文档向量化，是至关重要的决策。这两种方法都将文本转换为数值向量，以便匹配用户查询，但它们在精度、可扩展性和有效性方面存在显著差异。尤其是在大模型技术日益成熟的今天，理解并选择合适的向量化方法，对于提升知识库检索的质量至关重要。本文将深入探讨这两种方法的优劣，结合实际案例和数据，阐述为何分块向量化通常更适合知识库检索。
向量化方法概述：两种策略的对比
向量化是知识库检索的核心技术，它将文本数据转换为机器可理解的数值向量，以便进行相似度计算和检索。整篇文档向量化是将整个文档（例如，一篇完整的文章或一份操作手册）作为一个整体，生成一个单一的向量表示。而分块向量化则是将文档拆分成更小的片段（例如，段落或固定长度的文本块），然后分别为每个片段生成向量表示。
想象一下，你要在一张地图上寻找某个地址。整篇文档向量化相当于用一个点来代表整个区域，例如用一个点来代表整个北京市。这个点可能位于北京市的中心，但它并不能精确地定位到某个具体的街道或建筑物。分块向量化则相当于将北京市划分成更小的区域，例如各个区、街道，然后分别为每个区域标记一个点。这样，当你搜索某个地址时，就可以更快地找到它所在的区域，从而更精确地定位到目标位置。
整篇文档向量化的优势与局限
整篇文档向量化的优点在于其简单性。它只需要为每个文档生成一个向量，这降低了存储和索引的需求，也减少了计算量。例如，使用Sentence-BERT等模型对300字的技术文档进行向量化，只需要进行一次模型推理，即可得到一个代表整个文档语义的向量。
然而，整篇文档向量化也存在明显的局限性。最主要的问题是信息损失。由于一个向量需要概括整个文档的内容，因此细节信息会被稀释。例如，一篇同时包含设备设置和安全说明的文档，如果用户查询“设备设置”，整篇文档的向量可能无法突出显示相关的段落，从而导致检索结果不佳。此外，许多模型（如BERT）对输入文本的长度有限制（通常为512个tokens），这意味着较长的文档需要被截断或进行复杂的池化处理，这进一步加剧了信息损失的风险。
在实际应用中，如果知识库主要用于文档分类或主题聚类等粗粒度的任务，整篇文档向量化可能是一个合适的选择。例如，对新闻文章进行分类，判断其属于体育、财经还是娱乐等类别，整篇文档的向量表示足以提供足够的信息。
分块向量化的优势与应用
分块向量化通过将文档拆分成更小的片段，并为每个片段生成向量表示，克服了整篇文档向量化的信息损失问题。每个片段的向量能够更精确地捕捉局部语义，从而提高检索的精度。例如，将一篇关于“人工智能伦理”的文章拆分成多个段落，每个段落都包含特定的伦理议题。当用户查询“人工智能的偏见问题”时，包含相关信息的段落向量更容易被检索到。
分块向量化的另一个优点是能够处理长文档。由于每个片段都符合模型对输入长度的限制，因此可以避免截断或复杂的池化处理，从而保留了文档的完整信息。此外，分块向量化非常适合与RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统结合使用。RAG系统首先从知识库中检索相关的文本片段，然后利用这些片段来生成答案或完成任务。分块向量化能够提供更精确的文本片段，从而提高RAG系统的性能。
当然，分块向量化也存在一些缺点。它需要为每个片段生成向量，这增加了存储和计算的需求。例如，将一个文档拆分成10个片段，就需要存储10个向量，并进行10次模型推理。此外，管理大量的向量也增加了索引的复杂性。然而，现代向量数据库（如FAISS、Milvus、Weaviate等）能够有效地处理这些问题，使得分块向量化在实际应用中变得可行。
测试结果：分块向量化胜出
为了验证分块向量化和整篇文档向量化的性能差异，文章作者进行了一系列测试。测试使用了不同的嵌入模型（Sentence-BERT、OpenAI Ada-002、Cohere Embed、Instructor-XL）和相似度指标（余弦相似度），并针对三个测试文档进行了六个不同的查询。
测试文档涵盖了机器学习、数据科学和自然语言处理等领域，查询则包括了技术算法、方法论和商业应用等方面的内容。例如，测试文档包括一篇关于“机器学习基础”的文章，其中包含了算法、监督学习/无监督学习和应用等内容。测试查询包括“机器学习算法”、“数据预处理技术”和“商业智能工具”等。
测试结果显示，分块向量化在所有测试中都优于整篇文档向量化。例如，在使用Sentence-BERT模型时，分块向量化的相似度得分在56.0%到48.9%之间，而整篇文档向量化的得分仅为32.4%到22.4%。OpenAI Ada-002、Cohere Embed和Instructor-XL模型也得到了类似的结果。总体而言，分块向量化的相似度得分平均比整篇文档向量化高10-20%，这表明分块向量化能够更好地对齐查询和相关的文本片段。
这些结果表明，即使是像“机器学习”这样的宽泛查询，分块向量化也能胜出，这可能是因为它能够聚焦于文档中相关的章节，而避免了被无关内容所干扰。
实际案例：技术手册的知识库检索
在为一个客户开发的检索系统中，作者使用了一个包含技术手册和政策文件的知识库。通过采用分块向量化（200字的片段）和Titan嵌入模型，显著提高了检索的准确性。例如，对于“设备设置”这样的查询，系统能够精确地提取出相关的段落，而不会返回无关的信息。
这个案例表明，分块向量化在实际应用中能够有效地提高知识库检索的性能。就像在迪拜寻找某个地址一样，将城市划分为更小的街区，能够更快地找到目标位置。
RAG系统中的分块向量化
分块向量化在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中扮演着重要的角色。RAG系统的工作流程是：首先，使用检索模型从知识库中检索相关的文本片段；然后，利用这些片段来生成答案或完成任务。由于分块向量化能够提供更精确的文本片段，因此可以提高RAG系统的生成质量。
例如，如果用户查询“如何使用GPT-3进行文本摘要”，RAG系统可以使用分块向量化从知识库中检索出关于GPT-3的介绍、文本摘要技术的原理以及具体实现步骤等相关的文本片段。然后，RAG系统可以利用这些片段来生成一篇关于如何使用GPT-3进行文本摘要的文章，其中包含了清晰的步骤和实例。
与此相比，如果使用整篇文档向量化，RAG系统可能检索到包含大量无关信息的文档，这会降低生成质量，甚至导致错误的信息。
大模型时代的向量化选择
随着大模型技术的不断发展，向量化方法也在不断演进。目前，基于Transformer的大模型（如BERT、RoBERTa、GPT等）已经成为了向量化的主流选择。这些模型能够捕捉文本的上下文信息，生成高质量的向量表示。
然而，即使使用了最先进的模型，选择合适的向量化策略仍然至关重要。分块向量化能够充分利用大模型的优势，提高知识库检索的精度。此外，随着大模型对输入长度的限制越来越宽松（例如，GPT-4支持更长的上下文窗口），片段的长度也可以适当增加，从而进一步提高检索的效率。
在大模型时代，充分利用这些模型的强大能力，结合合适的分块向量化策略，能够构建出更加智能、高效的知识库检索系统。
结论：知识库检索，分块向量化是更优选择
总而言之，对于知识库检索而言，分块向量化优于整篇文档向量化，因为它能够提供更精确、更对齐查询的结果。正如在迪拜绘制街区地图而不是仅仅标记整个中东一样，分块向量化更贴近问题的答案。作者使用各种模型的测试证实了这一点，分块向量化在所有测试中都胜出。尽管分块向量化需要更多的存储和计算资源，但它能够处理长文档，并为RAG系统提供支持。整篇文档向量化虽然更简单，但对于特定的搜索来说过于宽泛。
选择分块向量化还是整篇文档向量化，取决于具体的应用场景和需求。如果知识库主要用于粗粒度的任务，例如文档分类或主题聚类，整篇文档向量化可能是一个合适的选择。然而，对于需要精确检索的应用场景，例如技术支持、问答系统或RAG系统，分块向量化通常是更优的选择。尤其是在大模型时代，充分利用大模型的优势，结合合适的分块向量化策略，能够构建出更加智能、高效的知识库检索系统。最终目标是让用户能够快速、准确地找到他们需要的信息，从而提高工作效率和决策质量。