RAG飞速发展，成为连接“生成能力”与“外部知识”的桥梁，关于RAG的介绍可以参考
什么是RAG？一文搞懂检索增强生成技术。
前面我们介绍了RAG系统中的文档解析，
RAG 的文档解析：PDF 篇，在解析文档得到数据后，由于数据规模很可能非常庞大，整体存储具有难度，并且在查询的时候可能仅仅和其中的一个或几个段落有关系，所以需要分块技术将解析后的文档内容切分为适当的片段。
在RAG系统的构建中，文档切分策略很大程度上决定着模型检索质量，切分的好，信息命中更精准，生成回答更有上下文逻辑；切分的差，AI或许会变成“口吃患者”。
分块技术在实际应用中面临诸多挑战。首先是如何选择合适的分块粒度。如果分块过大，模型在检索时可能会引入大量无关信息，影响回答的精准度；如果分块过小，又可能导致上下文被打断，使得模型缺乏完整语义，难以理解用户问题的背景。
其次，语义完整性是一个核心问题。很多文档结构并非严格按段落划分语义，尤其在技术文档、法律条款或科研论文中，一个重要的论点可能跨越多个段落甚至页码。简单按长度切分容易打断逻辑，导致模型“读到的”和“作者要表达的”不是一回事。
下面，我介绍一下5种RAG切分策略。
1.固定大小切分
将文档按照预设的字符数、词数或句子数进行等间隔划分。例如每段包含500个字符或5个句子。该方法实现简单，但容易打断语义边界，可能导致上下文缺失或内容重复。
2.语义切分
通过自然语言处理技术（如句向量相似度、话题建模等）判断文本语义的边界，在语义上自然断句。
以向量相似度为例，将句子或段落转换为向量，通过计算相邻句段的余弦相似度，如果判断两个段落语义上属于同一单元，那么就进行合并。
这种方式能提升分块的语义连贯性，适用于逻辑紧密的文章，但计算代价较高，依赖模型质量。
3.递归切分
在保持固定长度的同时，尝试以语义结构（如段落、句子、标点）为边界递归地切分文本。若段落太长无法容纳于块中，则再递归切分为句子，直到满足长度要求。
相比纯固定切分，该方法能更好地保留语义完整性。
4.基于文档结构的切分
利用原始文档的结构信息（如HTML标签、Markdown标题、PDF书签、Word段落等）进行切分。比如以章节、小标题、列表项为边界进行分块。
这种方式在处理格式规范的文档（如手册、报告）时效果尤为突出。
5.基于LLM的切分
借助大语言模型来“理解”文档内容并主动划定分块边界。例如，提示模型判断哪些段落构成完整的语义单元，或根据任务需求生成最佳的分块方案。这种方式智能程度高，但计算成本也相对较大，适合高精度应用场景。
6.总结
实际应用中，往往需要结合多种策略，根据数据类型和业务需求灵活调整，以构建既高效又精准的 RAG 系统。
