“Chunk 策略”（Chunking Strategy）是一个在计算机科学中广泛使用的术语，根据你所处的具体技术领域（是AI/大模型、前端开发，还是网络传输），它的含义完全不同。

鉴于当前的技术热点，最常见的语境通常是 RAG（检索增强生成）和 LLM（大语言模型） 的数据处理。

以下我将重点介绍 AI/RAG 中的 Chunk 策略，并在最后简要补充其他领域的含义。

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一、 RAG / LLM 中的 Chunk 策略 (核心重点)

在构建 RAG 应用时，我们不能把几百页的文档直接塞给大模型（受限于 Context Window 上下文窗口和检索精度）。我们需要将长文本切割成小的“块”（Chunks），然后进行向量化（Embedding）和存储。

开发者的设计策略通常围绕“如何切分才能最大限度保留语义完整性”展开：

1. 固定大小切分 (Fixed-size Chunking)

这是最基础、最简单粗暴的策略。

• 原理： 设定一个固定的字符数（如 500 字符）或 Token 数，切完即止。
• 关键参数：Overlapping（重叠）。 为了防止切分点正好把一句话或一个逻辑切断，开发者通常会设置 10%-20% 的重叠窗口（例如：Chunk大小 512，重叠 50）。
• 优缺点： 速度极快，但容易破坏语义连贯性。

2. 递归字符切分 (Recursive Character Chunking)

这是目前最常用的“通用”策略（如 LangChain 的默认策略）。

• 原理： 尝试按层级分隔符进行切分。
  1. 先尝试按段落 (\n\n) 切。
  2. 如果块还太大，再按句子 (.) 切。
  3. 最后才按单词或字符切。
• 优缺点： 能较好地保持段落和句子的完整性，语义保留效果优于固定大小。

3. 语义切分 (Semantic Chunking)

这是一种更高级的策略，不依赖符号，而是依赖“含义”。

• 原理：
  1. 先将文档按句子拆分。
  2. 计算相邻句子的向量相似度（Cosine Similarity）。
  3. 如果两句之间的相似度很高，说明它们在讲同一件事，就归为一个 Chunk。
  4. 一旦相似度骤降，说明话题变了，这就作为一个新的切分点。
• 优缺点： 检索精准度极高，不会把无关内容混在一起；但计算成本高，处理速度慢。

4. 结构化/特定格式切分 (Content-specific Chunking)

针对特定格式文档的策略。

• Markdown/HTML： 按照标题（Headers）层级切分，保证同一个 Section 的内容在一起。
• 代码 (Code)： 按照类（Class）、函数（Function）定义来切分，防止把一个函数的一半切到另一个块里。

5. 父子索引策略 (Parent-Child / Small-to-Big Chunking)

这是一个非常聪明的检索策略设计。

• 原理：
  • 切分时： 把文档切成非常小的块（Child Chunk）用来做向量索引，同时保留原本的大块（Parent Chunk）。
  • 检索时： 搜索匹配的是“小块”（因为小块语义聚焦，更容易匹配）。
  • 生成时： 将匹配到的小块所属的“大块”或者是“整个窗口”喂给 LLM。
• 优缺点： 既保证了检索的高命中率，又保证了 LLM 回答时有足够的上下文。

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二、 其他常见领域的 Chunk 策略

为了防止误解，如果你的场景不是 AI，可能是以下情况：

1. HTTP 传输 (Chunked Transfer Encoding)

• 场景： 服务器发送动态生成的内容（如视频流、大文件下载）。
• 策略： 服务器不一次性告诉浏览器内容多长（不设 Content-Length），而是产生一部分数据就发一部分。
• 目的： 降低首字节延迟（TTFB），让用户更快看到页面或开始下载。

2. 前端开发 (Webpack/Vite Chunking)

• 场景： 现代网页应用（SPA）打包。
• 策略（Code Splitting）： * Vendor Chunk： 把 React/Vue 等第三方库单独打包（因为它们变动少，利于浏览器缓存）。
  • Route-based Chunk： 用户访问“首页”时，只加载首页的代码，访问“设置页”时再异步加载设置页的代码（Lazy Loading）。
• 目的： 减少首屏加载时间。

3. 大文件上传 (File Upload Chunking)

• 场景： 上传几 GB 的视频文件。
• 策略： 前端把文件切片（如每片 2MB），一片片上传。如果某一片失败了，只需要重传那一片（断点续传）。

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总结与建议

场景	核心目标	常用策略
RAG / AI	语义完整性、检索准确率	递归切分 (Recursive)、语义切分 (Semantic)、重叠 (Overlap)
前端打包	加载速度、缓存利用率	路由懒加载、Vendor 分离
网络传输	实时性、稳定性	分块传输编码、断点续传