本文概述了在检索增强生成（RAG）系统中使用的八种分块策略，以改进大型语言模型处理文本的方式。固定大小分块将文本划分为均匀的token块，并带重叠。递归分块根据需要按段落、行、词和字符进行拆分。基于文档的分块利用现有的结构断点，如标题或HTML标签。语义分块对句子进行嵌入，并在相似度下降时开始新块，从而检测真正的主题转变。LLM分块使用LLM将文本重写为独立命题，每个块一个想法——质量高但成本昂贵。代理分块让AI代理对文档进行分类（例如代码、合同）并为每个文件选择最佳方法。晚期分块在分割前将完整文档通过嵌入模型处理，并在边界内进行均值池化。层次分块从章节到句子创建分层结构。文章还简要提到了相关主题，如Google Translate的架构、代理技能工作流程和PostgreSQL的进程式设计，并以供读者反思的问题结束。
来源: ByteByteGo · 由HeadlinesBriefing整理摘要