本文探讨了在Prompt中使用文档分块的重要性主要因为Prompt长度限制和无关信息干扰。文章介绍了五种文档分块策略固定分块、递归分块、语义分块、结构分块和父子分块分析了各自的优缺点和适用场景。目的是为了更精准地检索相关文档片段并为LLM生成答案提供足够的上下文支持。有同学可能要问把整个文档塞进 Prompt就好了为什么还要文档分块原因有两个Prompt 的长度是有限制的。与问题无关的信息会干扰 LLM。文档分块听起来也不复杂按固定长度分割不就可以吗可以的但这仅仅是开始文档分块的最终目标是准确地检索出相关的文档片段。文档片段有足够的上下文支持 LLM 生成答案。为了实现这一目标业界实践出了以下分块策略分块策略策略描述优点缺点适用场景固定分块按照固定字符数分块例如每500个token分一块相邻块的边界处重叠100个token(冗余设计缓解语义截断问题)。实现简单速度快。容易拆断句子破坏语义完整性。简单的FAQ文档对检索精度要求不高。递归分块先按段落分块如果段落太大再按句子分块直到分块大小符合要求。尽量保留段落与层级的语义完整性。对于结构复杂的文档仍然会有语义截断。有层级结构的文档例如法律手册、金融报告和技术博客等。是大多数RAG项目的首选。语义分块通过余弦相似性衡量相邻句子的语义关联性。若相似度高则合为一块一旦相似度低于下限即视为语义边界分为两块。保证每个分块的语义是一致的极大提升检索准确性。需要计算语义关联性成本高。长文和深度内容。结构分块按照特定的文档结构分块。例如Markdown按照标题层级分块HTML按照标签层级分块PDF按照页或章节分块代码按照函数、类或包分块。当文档有清晰的结构时这种结构本身就是天然的语义边界这种情况下结构分块是最靠谱的。依赖文档有清晰的结构。有特定结构的文档例如金融或法律等有清晰章节的文档、代码、Makedown、HTML等。父子分块无论是哪种分块策略都会遇到一个矛盾小块检索精准但上下文缺失大块上下文完整但检索不准。父子分块的解题思路是先把文档分成小块再把小块关联到它的父级段落大块。检索时先命中小块再把对应的父级段落一起放入 Prompt。结合了小块检索精准和大块上下文完整的优势。增加索引内存和多一次关联查询.长文和深度内容。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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