同样是做 RAG，有些人效果显著，有些人却表现不佳，这很可能与所采用的分块策略有关。

所谓分块策略，是指将一个大文本切割为“小块”的策略。这些“小块”可以是段落、句子、词组或受token限制的片段。好的分块策略具有极强的内聚性和语义上下文完整性，能够在很大程度上优化索引增强生成（RAG）的性能。

既然分块策略如此重要，那么我们有必要了解一下常见的分块策略。

1.固定大小分块策略

图1

根据预先定义的字符数或token数将文本进行切分，在切分中为了保留各块间关系，快之间会保留一些重叠部分。

图2

这种切分方法的优势包括实现简单，处理速度快，不依赖复杂模型；缺点包括可能破坏语义完整性。

2.语义分块策略

图3

根据文本的语义相似度进行切分，确保每个切分块内主题高度相关。例如一句一句地进行Embedding后，然后逐句计算当前句子与下一句的Emdedding相似度，相似度低于某个阈值时进行切分。

这种切分方法的优点是每个切分块内的语句在逻辑上都很连贯，相关性强，特别适合处理主题跳跃较多的文档；缺点是计算成本高，处理速度较慢。

3.基于递归分块策略

图4

从大到小拆分，满足限制条件停止。例如先按照段落拆分，如果段落长度大于token限制，再将该段落按照句子拆分，如果句子长度依然大于token限制，直接以token限制为固定长度，拆分句子。

这种拆分方式的优点包括尽可能保留高级别的语义结构（段落->句子->片段)，适应性强；缺点是实现较复杂，性能开销高于纯固定大小分块。

4.基于文档的分块策略

图5

利用文档本身的元数据和结构信息（如标题层级、表格、图片说明等）进行切分。例如，将一个一级标题下的所有内容作为一个拆分块，或者将每个表格作为一个拆分块。

这种拆分方式的优点包括完美贴合特定类型文档（如法律合同、学术论文、报告）的逻辑结构，信息组织性强；缺点包括高度依赖文档的结构性，也就是说对于普通文档适用性不强。

5.智能体分块策略

图6

根据Agent将要执行的具体任务来决定如何分块。Agent会先理解自己要执行的任务，然后自适应地从文档中提取和组织最相关的信息块。例如，任务是“总结”，那么可能提取关键论点；任务是“回答特定问题”，则可能精准定位相关证据。

这种切分方式的优点包括灵活性和针对性极高，能最大化任务效果；缺点包括实现复杂，通常需要强大的规划和推理能力，目前还不普及。

6.基于句子的分块策略（类似2）

图7

将文本切分成完整的句子，确保每个切分块都包含一个或多个完整的上下文。例如使用NLP工具（如NLTK，SpaCy）识别句子边界，然后将几个连续的句子组合成一个切分块。

这种切分方式的优点包括保证了基本的语义单元完整，避免了“半句话”问题；缺点包括句子长度差异可能导致切分块大小不均匀，多个句子组合时，仍需要确定最佳组合策略，这个组合策略确定起来不容易。

7.基于段落的分块策略

图8

通过提示符截取，将整个文本划分成多个段落，比较适合结构清晰的文档，例如保险条款、法律、论文等。

这种切分方式的优点包括自然分段，语义完整；缺点包括段落长度不一，可能超过token长度限制。

上面介绍了这么多切分方式，那么选择哪个呢？推荐段落分块->句子分块->递归分块->语义分块。

分块（阈值）如何确定？经验值大小为512_{1024，块之间的重叠率为10%}15%。

最后，多使用递归分块和句子分块，语义分块还不太靠谱。

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