RAG分块策略实战：从原理到优化，提升大模型问答效果

目录

1. 基础分块

2. 结构感知分块

3. 语义与主题分块

4. 高级分块

5. 混合分块

一、背景

在 RAG 系统中，即便采用性能卓越的 LLM 并反复打磨 Prompt，问答仍可能出现上下文缺失、事实性错误或拼接不连贯等问题。多数团队会频繁更换检索算法与 Embedding模型，但收益常常有限。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。在这样的输入下，再强大的模型也难以基于支离破碎的知识推理出完整、可靠的答案。某种意义上，分块质量几乎决定了RAG的性能上限——它决定知识是以连贯的上下文呈现，还是退化为无法拼合的碎片。

在实际场景中，最常见的错误是按固定长度生硬切割，忽略文档的结构与语义：定义与信息被切开、表头与数据分离、步骤说明被截断、代码与注释脱节，结果就是召回命中却无法支撑结论，甚至诱发幻觉与错误引用。相反，高质量的分块应尽量贴合自然边界（标题、段落、列表、表格、代码块等），以适度重叠保持上下文连续，并保留必要的来源与章节元数据，确保可追溯与重排可用。当分块尊重文档的叙事与结构时，检索的相关性与答案的事实一致性往往显著提升，远胜于一味更换向量模型或调参；换言之，想要真正改善 RAG 的稳健性与上限，首先要把“知识如何被切开并呈现给模型”这件事做好。

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。通过分块，我们能够更高效地进行内容嵌入（embedding），并显著提升从向量数据库中召回内容的相关性和准确性。

在实际操作中，分块的好处是多方面的。首先，它能够提高模型处理的效率，因为较小的文本段落更容易进行嵌入和检索。

其次，分块后的文本能够更精确地匹配用户查询，从而提供更相关的搜索结果。这对于需要高精度信息检索和内容生成的应用程序尤为重要。

通过优化内容的分块和嵌入策略，我们可以最大化LLM在各种应用场景中的性能。分块技术不仅提高了内容召回的准确性，还提升了整体系统的响应速度和用户体验。

因此，在构建和优化基于LLM的应用程序时，理解和应用分块技术是不可或缺的步骤。

分块过程中主要的两个概念：chunksize 块的大小，chunkoverlap 重叠窗口。

三、为何要对内容做分块处理

• 模型上下文窗口限制：LLM无法一次处理超长文本。分块的目的在于将长文档切成模型可稳定处理的中等粒度片段，并尽量对齐自然语义边界（如标题、段落、句子、代码块），避免硬切导致关键信息被截断或语义漂移。即便使用长上下文模型，过长输入也会推高成本并稀释信息密度，合理分块仍是必需的前置约束。

• 检索的信噪比：块过大时无关内容会稀释信号、降低相似度判别力；块过小时语境不足、容易“只命中词不命中义”。合适的块粒度可在召回与精度间取得更好平衡，既覆盖用户意图，又不引入多余噪声。在一定程度上提升检索相关性的同时又能保证结果稳定性。

• 语义连续性：跨段落或跨章节的语义关系常在边界处被切断。通过设置适度的 chunk_overlap，可保留跨块线索、减少关键定义/条件被“切开”的风险。对于强结构文档，优先让边界贴合标题层级与句子断点；必要时在检索阶段做轻量邻近扩展，以提升答案的连贯性与可追溯性，同时避免重复内容挤占上下文预算。

总之理想的分块是在“上下文完整性”和“信息密度”之间取得动态平衡：chunksize 决定信息承载量，chunkoverlap 用于弥补边界断裂并维持语义连续。只要边界对齐语义、粒度贴合内容，检索与生成的质量就能提升。

四、分块策略详解

基础分块

基于固定长度分块

• 分块策略：按预设字符数 chunk_size 直接切分，不考虑文本结构。

• 优点：实现最简单、速度快、对任意文本通用。

• 缺点：容易破坏语义边界；块过大容易引入较多噪声，过小则会导致上下文不足。

• 适用场景：结构性弱的纯文本，或数据预处理初期的基线方案。

from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
splitter = CharacterTextSplitter(
separator="",        # 纯按长度切
chunk_size=600,      # 依据实验与模型上限调整
chunk_overlap=90,    # 15% 重叠
)
chunks = splitter.split_text(text)

• 参数建议（仅限中文语料建议）：

  • chunk_size：300–800 字优先尝试；若嵌入模型最佳输入为 512/1024 tokens，可折算为约 350/700 中文字符起步。

  • chunk_overlap：10%–20% 起步；超过 30% 通常导致索引体积与检索开销显著上升，对实际性能起负作用，最后的效果并不会得到明显提升。

基于句子的分块

• 分块策略：先按句子切分，再将若干句子聚合成满足 chunk_size 的块；保证最基本的语义完整性。

• 优点：句子级完整性最好。对问句/答句映射友好。便于高质量引用。

• 缺点：中文分句需特别处理。仅句子级切分可能导致块过短，需后续聚合。

• 适用场景：法律法规、新闻、公告、FAQ 等以句子为主的文本。

• 中文分句注意事项：

  • 不要直接用 NLTK 英文 Punkt：无法识别中文标点，分句会失败或异常。

  • 可以直接使用以下内容进行分句：

    • 基于中文标点的正则：按“。！？；”等切分，保留引号与省略号等边界。

    • 使用支持中文的 NLP 库进行更精细的分句：

    • HanLP（推荐，工业级，支持繁多语言学特性）Stanza（清华/斯坦福合作，中文支持较好）spaCy + pkuseg 插件（或 zh-core-web-sm/med/lg 生态）

• 示例（适配常见中文标点，基于正则的分句）：

import re
def split_sentences_zh(text: str):
# 在句末标点（。！？；）后面带可选引号的场景断句
pattern = re.compile(r'([^。！？；]*[。！？；]+|[^。！？；]+$)')
sentences = [m.group(0).strip() for m in pattern.finditer(text) if m.group(0).strip()]
return sentences
def sentence_chunk(text: str, chunk_size=600, overlap=80):
sents = split_sentences_zh(text)
chunks, buf = [], ""
for s in sents:
if&nbsp;len(buf) +&nbsp;len(s) <= chunk_size:
buf += s
else:
if&nbsp;buf:
chunks.append(buf)
# 简单重叠：从当前块尾部截取 overlap 字符与下一句拼接
buf = (buf[-overlap:]&nbsp;if&nbsp;overlap >&nbsp;0&nbsp;and&nbsp;len(buf) > overlap&nbsp;else&nbsp;"") + s
if&nbsp;buf:
chunks.append(buf)
return&nbsp;chunks
chunks = sentence_chunk(text, chunk_size=600, overlap=90)

HanLP 分句示例：

from hanlp_common.constant import ROOT
import hanlp
tokenizer = hanlp.load('PKU_NAME_MERGED_SIX_MONTHS_CONVSEG')  # 或句法/句子级管线
# HanLP 高层 API 通常通过句法/语料管线获得句子边界，具体以所用版本 API 为准
# 将句子列表再做聚合为 chunk_size

基于递归字符分块

• 分块策略：给定一组由“粗到细”的分隔符（如段落→换行→空格→字符），自上而下递归切分，在不超出 chunk_size 的前提下尽量保留自然语义边界。

• 优点：在“保持语义边界”和“控制块大小”之间取得稳健平衡，对大多数文本即插即用。

• 缺点：分隔符配置不当会导致块粒度失衡，极度格式化文本（表格/代码）效果一般。

• 适用场景：综合性语料、说明文档、报告、知识库条目。

import re
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
separators = [
r"
#{1,6}s",                 # 标题
r"
d+(?:.d+)*s",          # 数字编号标题 1. / 2.3. 等
"

",                        # 段落
"
",                          # 行
" ",                           # 空格
"",                            # 兜底字符级
]
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
separators=separators,
chunk_size=700,
chunk_overlap=100,
is_separator_regex=True,       # 告诉分割器上面包含正则
)
chunks = splitter.split_text(text)

• 参数与分隔符建议（仅中文文档建议）：

  • chunk_size：400–800 字符；如果内容更技术化、长句多时可适当上调该数值。

  • chunk_overlap：10%–20%。

  • separators（由粗到细，按需裁剪）：

    • 章节/标题：正则 r”^#{1,6}s”（Markdown 标题）、r”^d+(.d+)*s”（编号标题）

    • 段落：”

      “

    • 换行：”
      “

    • 空格：” “

    • 兜底：””

总结

• 调优流程：

  • 固定检索与重排，只动分块参数。

  • 用验证集计算 Recall@k、nDCG、MRR、来源命中文档覆盖率、答案事实性（faithfulness）。

  • 观察块长分布：若长尾太长，适当收紧 chunksize 或增加粗粒度分隔符；若过短，放宽 chunksize 或降低分隔符优先级。

• 重叠的成本与收益：

  • 收益：缓解边界断裂，提升答案连贯性与可追溯性。

  • 成本：索引尺寸增长、召回重复块增多、rerank 负载提升。通常不建议超过 20%–25%。

• 组合技巧：

  • 先递归分块，再对“异常长句”或“跨段引用”场景加一点点额外 overlap。

  • 对标题块注入父级标题上下文，提高定位能力与可解释性。

• 何时切换策略：

  • 若问答频繁丢上下文或引用断裂：增大 overlap 或改用句子/结构感知策略。

  • 若召回含噪过多：减小 chunk_size 或引入更强的结构分隔符。

结构感知分块

利用文档固有结构（标题层级、列表、代码块、表格、对话轮次）作为分块边界，逻辑清晰、可追溯性强，能在保证上下文完整性的同时提升检索信噪比。

结构化文本分块

• 分块策略

以标题层级（H1–H6、编号标题）或语义块（段落、列表、表格、代码块）为此类型文档的天然边界，对过长的结构块再做二次细分，对过短的进行相邻合并。

• 实施步骤

  • 解析结构：Markdown 用解析器 remark/markdown-it-py 或正则识别标题与语块；HTML 用 DOM BeautifulSoup/Cheerio 遍历 Hx、p、li、pre、table 等。

  • 生成章节：以标题为父节点，将其后的连续兄弟节点纳入该章节，直至遇到同级或更高层级标题。

  • 二次切分：章节超出 chunk_size 时，优先按子标题/段落切，再不足时按句子或递归字符切分。

  • 合并短块：低于 minchunkchars 的块与相邻块合并，优先与同一父标题下的前后块。

  • 上下文重叠：优先用“结构重叠”（父级标题路径、前一小节标题+摘要），再辅以小比例字符 overlap（10%–15%）。

  • 写入 metadata。

• 示例代码

import re
from typing import List, Dict
heading_pat = re.compile(r'^(#{1,6})s+(.*)$')  # 标题
fence_pat = re.compile(r'^')                 # fenced code fence
def split_markdown_structure(text: str, chunk_size=900, min_chunk=250, overlap_ratio=0.1) -> List[Dict]:
lines = text.splitlines()
sections = []
in_code = False
current = {"level": 0, "title": "", "content": [], "path": []}

path_stack = []  # [(level, title)]

for ln in lines:
if fence_pat.match(ln):
in_code = not in_code
m = heading_pat.match(ln) if not in_code else None
if m:
if current["content"]:
sections.append(current)
level = len(m.group(1))
title = m.group(2).strip()
while path_stack and path_stack[-1][0] >= level:
path_stack.pop()
path_stack.append((level, title))
breadcrumbs = [t for _, t in path_stack]
current = {"level": level, "title": title, "content": [], "path": breadcrumbs}
else:
current["content"].append(ln)

if current["content"]:
sections.append(current)

# 通过二次拆分/合并将部分平铺成块
chunks = []
def emit_chunk(text_block: str, path: List[str], level: int):
chunks.append({
"text": text_block.strip(),
"meta": {
"section_title": path[-1] if path else "",
"breadcrumbs": path,
"section_level": level,
}
})

for sec in sections:
raw = "
".join(sec["content"]).strip()
if not raw:
continue
if&nbsp;len(raw) <= chunk_size:
emit_chunk(raw, sec["path"], sec["level"])
else:
paras = [p.strip()&nbsp;for&nbsp;p&nbsp;in&nbsp;raw.split("

")&nbsp;if&nbsp;p.strip()]
buf =&nbsp;""
for&nbsp;p&nbsp;in&nbsp;paras:
if&nbsp;len(buf) +&nbsp;len(p) +&nbsp;2&nbsp;<= chunk_size:
buf += (("

"&nbsp;+ p)&nbsp;if&nbsp;buf&nbsp;else&nbsp;p)
else:
if&nbsp;buf:
emit_chunk(buf, sec["path"], sec["level"])
buf = p
if&nbsp;buf:
emit_chunk(buf, sec["path"], sec["level"])

merged = []
for&nbsp;ch&nbsp;in&nbsp;chunks:
if&nbsp;not&nbsp;merged:
merged.append(ch)
continue
if&nbsp;len(ch["text"]) < min_chunk&nbsp;and&nbsp;merged[-1]["meta"]["breadcrumbs"] == ch["meta"]["breadcrumbs"]:
merged[-1]["text"] +=&nbsp;"

"&nbsp;+ ch["text"]
else:
merged.append(ch)

overlap =&nbsp;int(chunk_size * overlap_ratio)
for&nbsp;ch&nbsp;in&nbsp;merged:
bc =&nbsp;" > ".join(ch["meta"]["breadcrumbs"][-3:])
prefix =&nbsp;f"[{bc}]
"&nbsp;if&nbsp;bc&nbsp;else&nbsp;""
if&nbsp;prefix&nbsp;and&nbsp;not&nbsp;ch["text"].startswith(prefix):
ch["text"] = prefix + ch["text"]
# optional character overlap can在检索阶段用邻接聚合替代，这里略

return&nbsp;merged

• 参数建议（中文文档）

  • chunk_size：600–1000 字；技术文/长段落可取上限，继续适当增加。

  • minchunkchars：200–300 字（小于则合并）。

  • chunk_overlap：10%–15%；若使用“父级标题路径 + 摘要”作为结构重叠，可降至 5%–10%。

对话式分块

• 分块策略

以“轮次/说话人”为边界，优先按对话邻接对和小段话题窗口聚合。重叠采用“轮次重叠”而非单纯字符重叠，保证上下文流畅。

• 适用场景

客服对话、访谈、会议纪要、技术支持工单等多轮交流。

• 检索期邻接聚合

在检索阶段对对话块做“邻接扩展”：取被召回块前后各 1–2 轮上下文（或相邻块拼接）作为最终送审上下文，以提高回答连贯性与可追溯性。

• 与重排协同

可提升对“谁说的、在哪段说的”的判断力。

• 示例代码：（按轮次滑动窗口分块）

from typing import List, Dict
def chunk_dialogue(turns: List[Dict], max_turns=10, max_chars=900, overlap_turns=2):
"""
turns: [{"speaker":"User","text":"..." , "ts_start":123, "ts_end":130}, ...]
"""
chunks = []
i = 0
while&nbsp;i <&nbsp;len(turns):
j = i
char_count =&nbsp;0
speakers =&nbsp;set()
while&nbsp;j <&nbsp;len(turns):
t = turns[j]
uttr_len =&nbsp;len(t["text"])
# 若单条超长，允许在句级二次切分（此处略），但不跨 speaker
if&nbsp;(j - i +&nbsp;1) > max_turns&nbsp;or&nbsp;(char_count + uttr_len) > max_chars:
break
char_count += uttr_len
speakers.add(t["speaker"])
j +=&nbsp;1

if&nbsp;j > i:
window = turns[i:j]
elif&nbsp;i <&nbsp;len(turns):
window = [turns[i]]
else:
break
text =&nbsp;"
".join([f'{t["speaker"]}:&nbsp;{t["text"]}'&nbsp;for&nbsp;t&nbsp;in&nbsp;window])
meta = {
"speakers":&nbsp;list(speakers),
"turns_range": (i, j -&nbsp;1),
"ts_start": window[0].get("ts_start"),
"ts_end": window[-1].get("ts_end"),
}
chunks.append({"text": text,&nbsp;"meta": meta})

# 按轮次重叠回退
if&nbsp;j >=&nbsp;len(turns):
break
next_start = i +&nbsp;len(window) - overlap_turns
i =&nbsp;max(next_start, i +&nbsp;1) &nbsp;# 确保至少前进1步
return&nbsp;chunks

• 参数建议

  • maxturnsper_chunk：6–12 轮起步；语速快信息密度高可取 8–10。

  • maxcharsper_chunk：600–1000 字；若存在长段独白，优先句级再切，不跨说话人。

  • overlap_turns：1–2 轮；保证上一问下一答的连续性。

  • keep_pairing：不要拆开明显的问答对；若 chunk 临界，宁可扩一轮或后移切分点。

总结

• 首选用结构边界做第一次切分，再用句级/递归策略做二次细分。

• 优先使用“结构重叠”（父标题路径、上段标题+摘要、相邻发言）替代大比例字符重叠。

• 为每个块写好 metadata，可显著提升检索质量与可解释性。

• 对 PDF/HTML 先去噪（页眉页脚、导航、广告等），避免把噪声索引进库。

语义与主题分块

该方法不依赖文档的物理结构，而是依据语义连续性与话题转移来决定切分点，尤其适合希望“块内高度内聚、块间清晰分界”的知识库与研究类文本。

语义分块

• 分块策略

  • 对文本先做句级切分，计算句子或短段的向量表示；

  • 当相邻语义的相似度显著下降（发生“语义突变”）时设为切分点。

• 适用场景

  • 专题化、论证结构明显的文档：

  • 白皮书、论文、技术手册、FAQ 聚合页；

  • 需要高内聚检索与高可追溯性。

• 使用流程

  • 句级切分：先用中文分句（标点/中文分句模型）得到句子序列。

  • 向量化：对每个句子编码，开启归一化（normalize）以便用余弦相似度。

  • 突变检测：

    • 简单粗暴的方法：sim(i, i-1) 低于阈值则切分。

    • 稳健的方法：与“前后窗口的均值向量”比较，计算新颖度 novelty = 1 – cos(embi, meanemb_window)，新颖度高于阈值则切分。

    • 平滑的方法：对相似度/新颖度做移动平均，降低抖动。

  • 约束与修正：设置最小/最大块长，避免过碎或过长，必要时进行相邻块合并。

• 与检索/重排的协同

召回时可做“邻接扩展”（把被命中的块前后各追加一两句），再做重排序。语义分块的高内聚可让 重排序更精准地区分相近候选。

• 代码示例

from typing import List, Dict, Tuple
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import re
def split_sentences_zh(text: str) -> List[str]:
# 简易中文分句，可替换为 HanLP/Stanza 更稳健的实现
pattern = re.compile(r'([^。！？；]*[。！？；]+|[^。！？；]+$)')
return [m.group(0).strip() for m in pattern.finditer(text) if m.group(0).strip()]
def rolling_mean(vecs: np.ndarray, i: int, w: int) -> np.ndarray:
s = max(0, i - w)
e = min(len(vecs), i + w + 1)
return vecs[s:e].mean(axis=0)
def semantic_chunk(
text: str,
model_name: str = "BAAI/bge-m3",
window_size: int = 2,
min_chars: int = 350,
max_chars: int = 1100,
lambda_std: float = 0.8,
overlap_chars: int = 80,
) -> List[Dict]:
sents = split_sentences_zh(text)
if not sents:
return []

model = SentenceTransformer(model_name)
emb = model.encode(sents, normalize_embeddings=True, batch_size=64, show_progress_bar=False)
emb = np.asarray(emb)

# 基于窗口均值的“新颖度”分数
novelties = []
for i in range(len(sents)):
ref = rolling_mean(emb, i-1, window_size) if i > 0 else emb[0]
ref = ref / (np.linalg.norm(ref) + 1e-8)
novelty = 1.0 - float(np.dot(emb[i], ref))
novelties.append(novelty)
novelties = np.array(novelties)

# 相对阈值：μ + λσ
mu, sigma = float(novelties.mean()), float(novelties.std() + 1e-8)
threshold = mu + lambda_std * sigma

chunks, buf, start_idx = [], "", 0
def flush(end_idx: int):
nonlocal buf, start_idx
if buf.strip():
chunks.append({
"text": buf.strip(),
"meta": {"start_sent": start_idx, "end_sent": end_idx-1}
})
buf, start_idx = "", end_idx

for i, s in enumerate(sents):
# 若超长则先冲洗
if len(buf) + len(s) > max_chars and len(buf) >= min_chars:
flush(i)
# 结构化重叠：附加上一个块的尾部
if&nbsp;overlap_chars >&nbsp;0&nbsp;and&nbsp;len(s) < overlap_chars:
buf = s
continue

buf += s

# 达到最小长度后遇到突变则切分
if&nbsp;len(buf) >= min_chars&nbsp;and&nbsp;novelties[i] > threshold:
flush(i +&nbsp;1)

if&nbsp;buf:
flush(len(sents))

return&nbsp;chunks

• 参数调优说明（仅作参考）

  • 阈值的含义：语义变化敏感度控制器，越低越容易切、越高越保守。

  • 设定方式：

    • 绝对阈值：例如使用余弦相似度，若 sim < 0.75 则切分（需按语料校准）。

    • 相对阈值：对全篇的相似度/新颖度分布估计均值μ与标准差σ，使用 μ ± λσ 作为阈值，更稳健。

  • 初始的配置建议（仅限于中文技术/说明文档）：

    • 窗口大小 window_size：2–4 句

    • 最小/最大块长：minchunkchars=300–400，maxchunkchars=1000–1200

    • 阈值策略：novelty > μ + 0.8σ 或相似度 < μ – 0.8σ（先粗调后微调）

    • overlap：10% 左右或按“附加上一句”做轻量轮次重叠

主题的分块

• 分块策略

利用主题模型或聚类算法在“宏观话题”发生切换时进行切分，更多的关注章节级、段落级的主题边界。该类分块策略主要适合长篇、多主题材料。

• 适用场景

  • 报告、书籍、长调研文档、综合评审；

  • 当文档内部确有较稳定的“话题块”。

• 使用流程（最好用“句向量 + 聚类 + 序列平滑”而非纯 LDA）

  • 句级切分并编码：首先通过向量模型得到句向量，normalize。

  • 文档内或语料级聚类：

    • 文档内小规模：MiniBatchKMeans（k=3–8 先验）或 SpectralClustering。

    • 语料级统一主题：在大量文档上聚类（或用 HDBSCAN+UMAP），再将每篇文档的句子映射到最近主题中心。

  • 序列平滑与解码：

    • 对句子的主题标签做滑窗多数投票或一阶马尔可夫平滑，避免频繁抖动。

    • 当主题标签稳定变化并满足最小块长时，设为切分点。

  • 主题命名：

  用 KeyBERT/TF-IDF 在每个块内抽关键词，或用小模型生成一句话主题摘要，写入 metadata。

  *   约束：min/max_chars，保留代码/表格等原子块，必要时与结构边界结合使用。
  

  • 代码示例（KMeans 文档内聚类 + 序列平滑）

  from typing import List, Dict
  import numpy as np
  from sentence_transformers import SentenceTransformer
  from sklearn.cluster import KMeans
  import re
  def split_sentences_zh(text: str) -> List[str]:
  pattern = re.compile(r'([^。！？；]*[。！？；]+|[^。！？；]+$)')
  return [m.group(0).strip() for m in pattern.finditer(text) if m.group(0).strip()]
  def topic_chunk(
  text: str,
  k_topics: int = 5,
  min_chars: int = 500,
  max_chars: int = 1400,
  smooth_window: int = 2,
  model_name: str = "BAAI/bge-m3"
  ) -> List[Dict]:
  sents = split_sentences_zh(text)
  if not sents:
  return []
  
  model = SentenceTransformer(model_name)
  emb = model.encode(sents, normalize_embeddings=True, batch_size=64, show_progress_bar=False)
  emb = np.asarray(emb)
  
  km = KMeans(n_clusters=k_topics, n_init="auto", random_state=42)
  labels = km.fit_predict(emb)
  
  # 简单序列平滑：滑窗多数投票
  smoothed = labels.copy()
  for i in range(len(labels)):
  s = max(0, i - smooth_window)
  e = min(len(labels), i + smooth_window + 1)
  window = labels[s:e]
  vals, counts = np.unique(window, return_counts=True)
  smoothed[i] = int(vals[np.argmax(counts)])
  
  chunks, buf, start_idx, cur_label = [], "", 0, smoothed[0]
  def flush(end_idx: int):
  nonlocal buf, start_idx
  if buf.strip():
  chunks.append({
  "text": buf.strip(),
  "meta": {"start_sent": start_idx, "end_sent": end_idx-1, "topic": int(cur_label)}
  })
  buf, start_idx = "", end_idx
  
  for i, s in enumerate(sents):
  switched = smoothed[i] != cur_label
  over_max = len(buf) + len(s) > max_chars
  under_min =&nbsp;len(buf) < min_chars
  
  # 尝试延后切分，保证最小块长
  if&nbsp;switched&nbsp;and&nbsp;not&nbsp;under_min:
  flush(i)
  cur_label = smoothed[i]
  
  if&nbsp;over_max&nbsp;and&nbsp;not&nbsp;under_min:
  flush(i)
  
  buf += s
  
  if&nbsp;buf:
  flush(len(sents))
  
  return&nbsp;chunks

  • 一些参数对结果的影响

    • k（主题数）：难以精准预设，可通过轮廓系数（silhouette）/肘部法初筛，再结合领域先验与人工校正。

    • HDBSCAN：minclustersize 影响较大，过小会碎片化，过大则合并不同话题。

    • mintopicspan_sents：如 5–8 句，防止标签抖动导致过密切分。

    • 小文档不宜用：样本太少时主题不可分，优先用语义分块或结构分块。

  高级分块

  小-大分块

  • 分块策略

  用“小粒度块”（如句子/短句）做高精度召回，定位到最相关的微片段；再将其“所在的大粒度块”（如段落/小节）作为上下文送入 LLM，以兼顾精确性与上下文完整性。

  • 使用流程

    • 构建索引（离线）：

      • Sentence/短句索引（索引A）：单位为句子或子句。

      • 段落/小节存储（存储B）：保留原始大块文本与结构信息。

    • 检索（在线）：

      • 用索引A召回 topksmall 个小块（向量检索）。

      • 将小块按 parentid 分组，计算组内分数（max/mean/加权），选出 topm_big 个父块候选。

      • 对“查询-父块文本”做交叉编码重排，提升相关性排序的稳定性。

      • 上下文组装：在每个父块中高亮或优先保留命中小句附近的上下文（邻近N句或窗口字符 w），在整体 token 预算内拼接多块。

  • 代码示例（伪代码）

  # 离线：构建小块索引，并保存 parent_id -> 大块文本 的映射
  # 在线检索：
  small_hits = small_index.search(embed(query), top_k=30)
  groups = group_by_parent(small_hits)
  scored_parents = score_groups(groups, agg="max")
  candidates = top_m(scored_parents, m=3)
  # 交叉编码重排
  rerank_inputs = [(query, parent_text(pid)) for pid in candidates]
  reranked = cross_encoder_rerank(rerank_inputs)
  # 组装上下文：对每个父块，仅保留命中句及其邻近窗口，并加上标题路径
  contexts = []
  for pid, _ in reranked:
  hits = groups[pid]
  context = build_local_window(parent_text(pid), hits, window_sents=1)
  contexts.append(prefix_with_breadcrumbs(pid) + context)
  final_context = pack_under_budget(contexts, token_budget=3000)    # 留出回答空间

  父子段分块

  • 分块策略

  将文档按章节/段落等结构单元切成“父块”（Parent），再在每个父块内切出“子块”（通常为句子/短段或者笃固定块）。然后为“子块”建向量索引以做高精度召回。当检索时先召回子块，再按 parent_id 聚合并扩展到父块或父块中的局部窗口，兼顾最后召回内容的精准与上下文完整性。

  • 适用场景

    • 结构清晰的说明文、手册、白皮书、法规、FAQ 聚合页；

    • 需要“句级证据准确 + 段/小节级上下文完整”的问答。

  • 使用流程

    • 结构粗切（父块）

      • 按标题层级/段落/代码块切出父块。

      • 父块写入 breadcrumbs（H1/H2/…）、anchor、blocktype、start/endoffset。

    • 精细切分（子块）

      • 在父块内部以句子/子句/固定块为单位切分（可用递归分块兜底），小比例 overlap（或附加上一句内容）。

      • 为每个子块记录childoffset、sentindexrange、parentid。

    • 建索引与存储

      • 子块向量索引A：先编码，normalize 后建索引。

      • 父块存储B：保存原文与结构元信息，此处可以选建一个父块级向量索引用于粗排或回退。

    • 检索与组装

      • 用索引A召回 topkchild 子块。

      • 按 parentid 分组并聚合打分（max/mean/命中密度），选出 topm_parent 父块候选。

      • 对 (query, parenttext 或 parentwindow) 交叉编码重排。

      • 上下文裁剪：对每个父块仅保留“命中子块±邻近窗口”（±1–2 句或 80–200 字），加上标题路径前缀，控制整体 token 预算。

  • 打分与聚合策略

    • 组分数：scoreparent = α·max(childscores) + (1-α)·mean(child_scores) + β·coverage（命中子块数/父块子块总数）。

    • 密度归一化：density = sum(exp(scorei)) / length(parenttext)，为避免长父块因命中多而“天然占优”。

    • 窗口合并：同一父块内相邻命中窗口若间距小于阈值则合并，减少重复与碎片。

  • 与“小-大分块”的关系

    • 小-大分块是检索工作流（小粒度召回→大粒度上下文）；

    • 父子段分块是数据建模与索引设计（显式维护 parent–child 映射）。

    • 两者强相关、常配合使用：父子映射让小-大扩展更稳、更易去重与回链。

  • 示例

  from typing import List, Dict, Tuple
  import numpy as np
  from sentence_transformers import SentenceTransformer
  embedder = SentenceTransformer("BAAI/bge-m3")
  def search_parent_child(query: str, top_k_child=40, top_m_parent=3, window_chars=180):
  q = embedder.encode([query], normalize_embeddings=True)[0]
  hits = small_index.search(q, top_k=top_k_child)  # 返回 [(child_id, score), ...]
  # 分组
  groups: Dict[str, List[Tuple[str, float]]] = {}
  for cid, score in hits:
  p = child_parent_id[cid]
  groups.setdefault(p, []).append((cid, float(score)))
  
  # 聚合打分（max + coverage）
  scored = []
  for pid, items in groups.items():
  scores = np.array([s for _, s in items])
  agg = 0.7 * scores.max() + 0.3 * (len(items) / (len(parents[pid]["sent_spans"]) + 1e-6))
  scored.append((pid, float(agg)))
  scored.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
  candidates = [pid for pid, _ in scored[:top_m_parent]]
  
  # 为每个父块构造“命中窗口”
  contexts = []
  for pid in candidates:
  ptext = parents[pid]["text"]
  # 找到子块命中区间并合并窗口
  spans = sorted([(children[cid]["start"], children[cid]["end"]) for cid, _ in groups[pid]])
  merged = []
  for s, e in spans:
  s = max(0, s - window_chars)
  e = min(len(ptext), e + window_chars)
  if not merged or s > merged[-1][1] + 50:
  merged.append([s, e])
  else:
  merged[-1][1] = max(merged[-1][1], e)
  windows = [ptext[s:e] for s, e in merged]
  prefix = " > ".join(parents[pid]["meta"].get("breadcrumbs", [])[-3:])
  contexts.append((pid, f"[{prefix}]
  " + "
  ...
  ".join(windows)))
  
  # 交叉编码重排（此处用占位函数）
  reranked = cross_encoder_rerank(query, [c[1] for c in contexts])  # 返回 indices 顺序
  ordered = [contexts[i] for i in reranked]
  return ordered  # [(parent_id, context_text), ...]

  • 调参建议（仅作参考，具体需要按照实际来）

  调参顺序：先定父/子块长度 → 标定 topkchild 与聚合权重 → 调整窗口大小与合并阈值 → 最后接入交叉编码重排并控制 token 预算。

  代理式分块

  • 分块策略

  使用一个小温度、强约束的 LLM Agent 模拟“人类阅读与编排”，根据语义、结构与任务目标动态决定分块边界，并输出结构化边界信息与理由（rationale 可选，不用于检索）。

  • 适用场景

    • 高度复杂、长篇、非结构化且混合格式（文本+代码+表格）的文档；

    • 结构/语义/主题策略单独使用难以取得理想边界时。

  • 使用时的注意事项

    • 规则护栏：

      • 禁止在代码块、表格单元、引用块中间切分，对图片/公式作为原子单元处理。

      • 保持标题链路完整，强制最小/最大块长（min/maxchars / min/maxsents）。

    • 目标对齐：

    在系统提示中明确“为了检索问答/用于摘要/用于诊断”的目标，Agent 以任务优先级决定边界与上下文冗余度。

    *   结构化输出：
    

    要求输出 segments: [{startoffset, endoffset, title_path, reason}]，不能接受自由文本。

    *   自检与回退：
    

    Agent 产出的边界先过一遍约束校验器（如长度、原子块、顺序等），不符合规则的内容则自动回退到递归/句级分块。

    *   成本控制：
    
    
        *   长文分批阅读（分段滑动窗口）；
    
        *   在每段末尾只输出边界草案，最终汇总并去重；
    
        *   温度低（≤0.3）、max_tokens 受控。
    

    • 示例：Agent 输出模式（伪 Prompt 片段）

    系统：你是分块器。目标：为RAG检索创建高内聚、可追溯的块。规则：
    1) 不得在代码/表格/公式中间切分；
    2) 每块400-1000字；
    3) 保持标题路径完整；
    4) 尽量让“定义+解释”在同一块；
    5) 输出JSON，含 start_offset/end_offset/title_path。
    用户：<文档片段文本>
    助手（示例输出）：
    {
    "segments": [
    {"start":&nbsp;0,&nbsp;"end":&nbsp;812,&nbsp;"title_path": ["指南","安装"],&nbsp;"reason":&nbsp;"完整步骤+注意事项"},
    {"start":&nbsp;813,&nbsp;"end":&nbsp;1620,&nbsp;"title_path": ["指南","配置"],&nbsp;"reason":&nbsp;"参数表与示例紧密相关"}
    ]
    }

    • 集成的流程

      • 粗切：先用结构感知/递归策略获得初步块，降低 Agent 处理跨度。

      • Agent 精修：对“疑难块”（过长/多格式/主题混杂）调用 Agent 细化边界。

      • 质检：规则校验 + 语义稀疏度检测（块内相似度方差过大则再细分）。

      • 写入 metadata。

    混合分块

    单一策略难覆盖所有文档与场景。混合分块通过“先粗后细、按需细化”，在效率、可追溯性与答案质量之间取得稳健平衡。

    • 分块策略

    先用宏观边界（结构感知）做粗粒度切分，再对“过大或主题跨度大的块”应用更精细的策略（递归、句子、语义/主题）。查询时配合“小-大分块”/“父子段分块”的检索组装，以小精召回、以大保上下文。

    • 使用流程

      • 粗切（离线）：按标题/段落/代码块/表格等结构单元切分，清理噪声（页眉页脚/导航）。

      • 细化（离线）：对超长或密度不均的块，按规则选用递归/句子/语义分块二次细分。

      • 索引（离线）：同时为“小块索引（句/子句）”与“大块存储（段/小节）”生成数据与metadata。

      • 检索（在线）：小块高精度召回 → 按父块聚合与重排→ 在父块中抽取命中句邻域作为上下文，控制整体 token 预算。

    • 策略选择规则

      • 若块类型为代码/表格/公式：保持原子，不在中间切分，直接与其解释文字打包。

      • 若为对话：按轮次/说话人做对话式分块，overlap 使用“轮次重叠”。

      • 若为普通说明文/Markdown章节：

        • 长度 > max_coarse或句长方差高/标点稀疏：优先语义分块（句向量+突变阈值）。

        • 否则：递归字符分块（标题/段落/换行/空格/字符）保持语义边界。

      • 对过短块：与同一父标题相邻块合并，优先向后合并。

    • 质量-成本档位（仅供参考）

      • fast：仅结构→递归。overlap 5%–10%，不跑语义分块和主题分块

      • balanced（推荐）：结构→递归，对异常块启用语义分块，小-大检索，overlap 10%左右

      • quality：在 balanced 基础上对疑难块启用 Agent 精修，更强的邻接扩展与rerank

    • 简洁调度器示例， 将结构粗切与若干细分器组合为一个“混合分块”入口，关键是类型判断与长度阈值控制。可以把前文已实现的结构/句子/语义/对话分块函数挂入此调度器。

    from typing import List, Dict
    def hybrid_chunk(
    doc_text: str,
    parse_structure,          # 函数：返回 [{'type': 'text|code|table|dialogue', 'text': str, 'breadcrumbs': [...], 'anchor': str}]
    recursive_splitter,       # 函数：text -> [{'text': str}]
    sentence_splitter,        # 函数：text -> [{'text': str}]
    semantic_splitter,        # 函数：text -> [{'text': str}]
    dialogue_splitter,        # 函数：turns(list) -> [{'text': str}]，若无对话则忽略
    max_coarse_len: int = 1100,
    min_chunk_len: int = 320,
    target_len: int = 750,
    overlap_ratio: float = 0.1,
    ) -> List[Dict]:
    """
    返回格式: [{'text': str, 'meta': {...}}]
    """
    blocks = parse_structure(doc_text)  # 先拿到结构块
    chunks: List[Dict] = []
    
    def emit(t: str, meta_base: Dict):
    t = t.strip()
    if not t:
    return
    # 结构重叠前缀（标题路径）
    bc = " > ".join(meta_base.get("breadcrumbs", [])[-3:])
    prefix = f"[{bc}]
    " if bc else ""
    chunks.append({
    "text": (prefix + t) if not t.startswith(prefix) else t,
    "meta": meta_base
    })
    
    for b in blocks:
    t = b["text"]
    btype = b.get("type", "text")
    
    # 原子块：代码/表格
    if btype in {"code", "table", "formula"}:
    emit(t, {**b, "splitter": "atomic"})
    continue
    
    # 对话块
    if btype == "dialogue":
    for ck in dialogue_splitter(b.get("turns", [])):
    emit(ck["text"], {**b, "splitter": "dialogue"})
    continue
    
    # 普通文本：依据长度与“可读性”启用不同细分器
    if&nbsp;len(t) <= max_coarse_len:
    # 中短文本：递归 or 句子
    sub = recursive_splitter(t)
    # 合并过短子块
    buf =&nbsp;""
    for&nbsp;s&nbsp;in&nbsp;sub:
    txt = s["text"]
    if&nbsp;len(buf) +&nbsp;len(txt) < min_chunk_len:
    buf += txt
    else:
    emit(buf&nbsp;or&nbsp;txt, {**b,&nbsp;"splitter":&nbsp;"recursive"})
    buf =&nbsp;""&nbsp;if&nbsp;buf&nbsp;else&nbsp;""
    if&nbsp;buf:
    emit(buf, {**b,&nbsp;"splitter":&nbsp;"recursive"})
    else:
    # 超长文本：语义分块优先
    for&nbsp;ck&nbsp;in&nbsp;semantic_splitter(t):
    emit(ck["text"], {**b,&nbsp;"splitter":&nbsp;"semantic"})
    
    # 轻量字符重叠（可选）
    if&nbsp;overlap_ratio >&nbsp;0:
    overlapped = []
    for&nbsp;i, ch&nbsp;in&nbsp;enumerate(chunks):
    overlapped.append(ch)
    if&nbsp;i +&nbsp;1&nbsp;<&nbsp;len(chunks)&nbsp;and&nbsp;ch["meta"].get("breadcrumbs") == chunks[i+1]["meta"].get("breadcrumbs"):
    # 在相邻同章节块间引入小比例重叠
    ov =&nbsp;int(len(ch["text"]) * overlap_ratio)
    if&nbsp;ov >&nbsp;0:
    head = ch["text"][-ov:]
    chunks[i+1]["text"] = head + chunks[i+1]["text"]
    chunks = overlapped
    
    return&nbsp;chunks

    五、结论