真正的瓶颈，往往潜伏在数据入库之前的一个细节——文档分块（chunking）。不当的分块会破坏语义边界，拆散关键线索并与噪声纠缠，使被检索的片段呈现“顺序错乱、信息残缺”的面貌。...二、什么是分块（Chunking）分块是将大块文本分解成较小段落的过程，这使得文本数据更易于管理和处理。
【引】“枯萎，无法回避，如人之生老病死；荒芜，无法接受，如碌碌无为一生。” 这是周六回乡下除草的感受。有所得，有所感，对工程技术也是如此。
大家在网上找的oracle 这个包 dbms_parallel_execute执行大数据量sql语句执行的时候，可能会遇到这个错误。
—01 — 如何理解 Fixed-Size Chunking ？...在检索增强生成（RAG）系统中，文档分块（Chunking）是影响检索效率和生成质量的关键第一步，因此，在实际的业务场景中，理解并选择合适的分块策略便显得至关重要。...然而，作为 9 大分块策略中最为基础且直观的分块方法，固定大小切分 (Fixed-Size Chunking) 拥有较为广泛的应用场景以及扮演着重要的角色。...固定大小切分(Fixed-Size Chunking) 策略的核心思想是将长文本内容按照预设的、统一的长度单位进行机械式分割。...—02 — Fixed-Size Chunking 策略有哪些优劣势 ？
那么，Fixed-Size Chunking 到底该如何设置？有哪些常见误区？它真的“简单有效”吗？...—01 — 如何理解 Fixed-Size Chunking ？ ...在检索增强生成（RAG）系统中，文档分块（Chunking）是影响检索效率和生成质量的关键第一步，因此，在实际的业务场景中，理解并选择合适的分块策略便显得至关重要。...固定大小切分(Fixed-Size Chunking) 策略的核心思想是将长文本内容按照预设的、统一的长度单位进行机械式分割。...—02 — Fixed-Size Chunking 策略有哪些优劣势 ？
对文档的内容提取时，可能发现提取出的文档内容会被截断。跨页形式，提取出来它的上下页，两部分内容就会被截断，导致文档内部分内容丢失，去解析图片或双栏复杂的这种格式...
代码实现： def naive_chunking(text): """按换行符进行基础分块""" chunks = text.split('\n') # 过滤空行 chunks...* 10 chunks = fixed_size_chunking(text, chunk_size=50, overlap=10) print(f"分块数量: {len(chunks)}") print...代码实现： def sliding_window_chunking(text, window_size=200, step_size=150): """滑动窗口分块 Args...* 5 chunks = sliding_window_chunking(text, window_size=100, step_size=80) print(f"分块数量: {len(chunks)}...代码实现： def paragraph_based_chunking(text, max_paragraphs_per_chunk=2): """基于段落的分块 Args:
接下来，我们就深入探讨RAG 的几大分块策略二、五大分块策略深度解析策略1：固定尺寸分块（Fixed-size Chunking）生成块的最直观和直接的方法是根据预定义的字符、单词或标记数量将文本分成统一的段...chunk_overlap=50, # 关键重叠区 separator="\n")chunks = splitter.split_documents(docs)策略2：语义分块（Semantic Chunking...join(current_chunk)) current_chunk = [sentences[i]] return chunks策略3：递归分块（Recursive Chunking...策略4：文档结构分块（Structure-based Chunking）它利用文档的固有结构（如标题、章节或段落）来定义块边界。这样，它就通过与文档的逻辑部分对齐来保持结构完整性。...# 基于BeautifulSoup的HTML结构解析from bs4 import BeautifulSoupdef html_chunking(html): soup = BeautifulSoup
这段 50 行代码的「正则表达式」几乎可以完成任何复杂度文本内容的 RAG Chunking ⚡️ 使用该正则来 Chunking 《爱丽丝梦游仙境》书籍，耗时仅 2 毫秒，切分 1204 个 Chunk
The last response is delayed until after the data ACL decides on it */ if (chunking_state == CHUNKING_LAST...); chunking_state = CHUNKING_OFFERED; DEBUG(D_receive) debug_printf("chunking state %d\n", (int)chunking_state...CHUNKING_LAST : CHUNKING_ACTIVE; chunking_data_left = chunking_datasize; DEBUG(D_receive)...debug_printf("chunking state %d, %d bytes\n", (int)chunking_state, chunking_data_left...); if (chunking_datasize == 0) if (chunking_state == CHUNKING_LAST) return EOD;
The last response is delayed until after the data ACL decides on it */ if (chunking_state == CHUNKING_LAST...); chunking_state = CHUNKING_OFFERED; DEBUG(D_receive) debug_printf("chunking state %d\n", (int)chunking_state...CHUNKING_LAST : CHUNKING_ACTIVE; chunking_data_left = chunking_datasize; DEBUG(D_receive)...debug_printf("chunking state %d, %d bytes\n", (int)chunking_state, chunking_data_left);...if (chunking_datasize == 0) if (chunking_state == CHUNKING_LAST) return EOD; else { (void)
解决方案细节 论文针对传统RAG（检索增强生成）系统中固定分块（fixed-size chunking）导致的上下文碎片化问题，提出了两种改进策略： 延迟分块（Late Chunking） 核心思想...Jina有篇文章，更详细的解释了Late Chunking，文章链接如下； 长文本表征模型中的后期分块 https://jina.ai/news/late-chunking-in-long-context-embedding-models...传统分块策略（左）和 Late Chunking 策略（右）的示意图。 2....核心假设： Late Chunking 通过延迟分块保留全局上下文，可能提升检索效果。...关键实验结果 评估指标 上下文检索 (ContextualRankFusion) 延迟分块 (Late Chunking) 早期分块 (Early Chunking) NDCG@5 0.317 0.309
dkim_disable_verify) 1734： dkim_exim_verify_init(chunking_state CHUNKING_OFFERED); 1735：#endif 进入了...smtp_setup_msg 这时候我们发送一个命令 BDAT 16356 然后有几个比较重要的操作： 5085 if (sscanf(CS smtp_cmd_data, "%u %n", &chunking_datasize..., &n) < 1) 5093 chunking_data_left = chunking_datasize; 5100 lwr_receive_getc = receive_getc...heap1 然后进入 receive_getc=bdat_getc 读取数据: 534 int 535 bdat_getc(unsigned lim) 536 { ...... 546 if (chunking_data_left...> 0) 547 return lwr_receive_getc(chunking_data_left--); lwr_receive_getc=smtp_getc 通过该函数获取16356
dkim_disable_verify) 1734： dkim_exim_verify_init(chunking_state CHUNKING_OFFERED); 1735：#endif 进入了...smtp_setup_msg 这时候我们发送一个命令BDAT 16356 然后有几个比较重要的操作： 5085 if (sscanf(CS smtp_cmd_data, "%u %n", &chunking_datasize..., &n) < 1) 5093 chunking_data_left = chunking_datasize; 5100 lwr_receive_getc = receive_getc...0x100的heap1 然后进入receive_getc=bdat_getc读取数据: 534 int 535 bdat_getc(unsigned lim) 536 { ...... 546 if (chunking_data_left...> 0) 547 return lwr_receive_getc(chunking_data_left--); lwr_receive_getc=smtp_getc通过该函数获取16356个字符串
这个将文档拆分成小块的过程被称为“分块”（Chunking）。 ...• 层次化文档分块（Hierarchical Document Chunking）：根据词汇边界（如章节、节、段落）拆分文档。...• 句子分块（Sentence Chunking）：将文档拆分成单独的句子。...• 语义分块（Semantic Chunking）：将文档拆分成句子，生成嵌入向量，并在嵌入向量之间的距离超过某一阈值时进行拆分。
这个过程需要以下步骤：创建映射PUT jina-late-chunking{ "mappings": { "properties": { "content_embedding": {...outputs.append(pooled_embeddings) return outputs这是将所有内容结合在一起的部分；对整个文本输入进行标记，然后将其传递给 late_chunking...inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')model_output = model(**inputs)embeddings = late_chunking...new_embedding in zip(chunks, embeddings): documents.append( { "_index": "jina-late-chunking...运行查询现在你可以对新的数据索引运行语义搜索：GET jina-late-chunking/_search{ "knn": { "field": "content_embedding",
将示例文档索引到我们的索引中： PUT chunking_test/_doc/1 { "my-semantic-field": "制作完美咖啡需要注意几个关键因素。...在索引上执行语义搜索： GET /chunking_test/_search { "fields": ["_inference_fields"], "query": { "semantic...现在的响应： "hits": [ { "_index": "chunking_test", "_id": "1", "_score": 0.9537368, "_source...克隆仓库： git clone https://github.com/Alex1795/embeddings_chunking_strategies_blog.git cd embeddings_chunking_strategies_blog...：使用sentence-chunking-demo推理端点 wiki_article.none：使用none-chunking-demo推理端点 获取每个国家的维基百科文章，并将标题和内容上传到我们在country
.文本分块策略/2.late-chunking1.BGE简介本次分析涉及三个项目。...核心功能引入Meta - Chunking概念，在句子和段落粒度间进行文本分割。提出Margin Sampling Chunking和Perplexity (PPL) Chunking两种实现策略。...采用动态组合策略的Meta - Chunking，平衡细粒度和粗粒度文本分割。对四个基准的十一个数据集进行广泛实验。提供Gradio chunking程序，可动态调整参数。...通过Margin Sampling Chunking和Perplexity (PPL) Chunking两种策略，以及动态组合策略，在不同粒度间进行文本分割，避免逻辑链中断。...IAAR-Shanghai/Meta-Chunking 位于 386dc29b9cfe87da691fd4b0bd4ba7c352f8e4ed2.late-chunking简介链接围绕“Late Chunking
InputStream modelInputStream = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("chunker/en-parser-chunking.bin...} catch (IOException ex) { ex.printStackTrace(); } } 这里使用en-parser-chunking.bin
NLP架构 此图来自【立委科普：自然语言系统架构简说】 主要流程步骤 分/切词(Tokenization) 词性标注(POS Tagging) 语义组块(Chunking) 命名实体标注(Named Entity...语义组块(Chunking) 将标注好词性的句子按句法结构把某些词聚合在一起形成比如主语、谓语、宾语等等； 语义组块最常用的方法是条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)...doc 【朝华点滴：百万架构图幻灯片的演进】 【立委科普：自然语言系统架构简说】 POS Tagging和Chunking/Shallow Parsing的区别在哪？
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