在人工智能和自然语言处理不断演进的领域中，检索增强生成（RAG）已成为一项核心技术。RAG系统使大型语言模型（LLM）能够访问庞大的知识库，通过检索相关信息片段或“数据块”来生成连贯且准确的回应。然而，创建这些数据块并非易事。RAG中最关键的挑战之一就是数据块的划分策略——即我们如何将复杂的文档分解成有意义、可检索的部分。

什么是数据块划分，以及它为何必要？

数据块划分是将大段文本分割成更小、语义上连贯的单元的过程。有效的数据块划分能确保这些段落既足够有意义以提供上下文，又足够简洁以适合LLM的上下文窗口。

例如，像基于字符的划分或递归式按分隔符拆分这样的传统方法，往往无法保留语义意义，导致信息碎片化。相比之下，语义数据块划分利用先进的Transformer模型来创建文本嵌入，基于概念差异识别自然的断点。这种方法提高了信息检索的效果，使得诸如摘要生成、上下文检索和大量文本的结构化理解等任务得以实现。

传统分块方法

传统分块方法旨在将文本分割成较小的段以便处理，但在保持信息的语义完整性方面往往存在不足。这类方法主要有两种：基于字符的分块和递归分块。

基于字符的分块：

这种方法将文本分割成固定长度的段，通常根据字符或标记的数量来衡量。虽然它能确保分块大小可预测且统一，但经常会打断句子或想法，导致分块不完整或毫无意义。例如，一个句子可能会被分割成两个分块，从而失去连贯性和上下文。

递归分块：

递归分块使用自然段、标题或标点符号等自然分隔符来创建分块。与基于字符的方法相比，这种方法产生的分块更自然。然而，它并不能保证每个分块在语义上都是连贯的，因为它完全依赖于结构线索而不是内容的意义。

虽然这些方法实施起来很直接，但它们往往会导致分块碎片化或上下文不完整，使得它们对于像检索增强生成这样的高级工作流程来说不是最佳选择。

语义分块：一种更智能的文本分割方法

语义分块是一种前沿技术，旨在将文本分割成有意义、概念上不同的组。与通常依赖于任意分隔符或固定长度的传统方法不同，语义分块确保每个分块都代表一个连贯的想法，使其成为检索增强生成（RAG）等工作流程中必不可少的工具。

语义分块的工作原理

该过程首先使用递归分块方法作为基础，将文本分割成小的初始分块。然后，使用基于Transformer的模型（如OpenAI的text-embeddings-3-small或SentenceTransformers）将这些分块嵌入到高维向量中。这些嵌入编码了每个分块的语义意义，从而实现精确比较。

下一步涉及计算连续分块嵌入之间的余弦距离。当距离超过某个阈值时，就会识别出断点，这表明存在显著的语义转变。这种方法确保了得到的分块既在内部连贯，又彼此不同。

改进：语义双分块合并

为了进一步完善这个过程，引入了称为语义双分块合并的扩展技术。这种技术会进行第二次遍历，以重新评估和细化分块边界。例如，如果分块1和分块3在语义上相似，但被分块2（如数学公式或代码块）隔开，那么它们可以被重新组合成一个连贯的单元。这一额外步骤提高了分块过程的准确性和实用性。

应用与好处

在理解文本底层概念至关重要的场景中，语义分块证明是非常有价值的：

• 检索增强生成（RAG）：通过创建语义连贯的分块，RAG系统可以更有效地检索和解释相关信息。
• 文本摘要和聚类：大型文档（如书籍或研究文章）可以被分组为相关内容集群，从而实现更快的洞察。
• 可视化探索：结合LLM的聚类和标记，使用UMAP等降维技术，用户可以可视化文档的结构和流程，为开发提供洞察和实用的分析工具。

挑战与考虑

尽管语义分块具有优势，但它也带来了挑战。确定最佳的余弦距离阈值和理解每个分块所代表的内容是高度依赖于应用的任务。微调这些参数需要仔细考虑具体用例和文本的性质。

语义分块是文本处理领域的一项强大进步，为剖析和解释大量信息提供了一种有意义的方式。其将相关概念分组并隔离不同想法的能力使其在研究和实际应用中都成为有价值的工具。

上下文检索：增强AI模型的知识访问能力

上下文检索是一种旨在通过增强每个文本块嵌入和索引前的上下文来提升检索效果的技术。这种方法主要运用了两项关键技术：上下文嵌入和上下文BM25。

• 上下文嵌入：在创建文本块的嵌入之前，会为每个文本块添加解释性上下文。这种上下文是特定于文本块的，并将其置于更广泛的文档背景中，从而提高其检索时的相关性。例如，一个文本块表述“公司收入增长3%”，可能会通过添加上下文“此文本块来自ACME公司2023年第二季度业绩的SEC备案文件”来增强其含义。
• 上下文BM25：BM25是一种使用词汇匹配来寻找精确术语匹配的排名函数。通过将BM25与语义嵌入结合使用，上下文检索确保既考虑精确匹配也考虑语义相似性来检索最相关的文本块，从而提高整体检索准确性。

这种双重方法显著减少了检索失败的数量，准确率提高了多达49%。当与重新排名结合使用时，检索成功率可提高67%。

实施上下文检索

在实施上下文检索时，知识库中的每个文本块都会在嵌入之前通过添加上下文进行处理。Claude是一种强大的工具，可用于自动生成这种上下文信息。该过程简单而有效：

1. 文本块上下文生成：使用提示指令Claude为每个文本块生成简洁的上下文信息。
2. 上下文添加：将生成的上下文附加到文本块前面，然后再进行语义搜索的嵌入。
3. 嵌入和索引：使用语义嵌入和BM25对增强的文本块进行嵌入和索引，以改善检索效果。

上下文检索为何有效

上下文检索解决了传统检索增强生成（RAG）系统中的一个重大缺陷，即确保每个文本块都富含上下文。这种方法确保AI模型能更好地理解周围信息，从而提供更准确和可靠的响应。

随着知识库的不断扩大，上下文检索变得愈发重要，它使AI系统能够在保持检索准确性的同时实现扩展。通过将语义嵌入与BM25的词汇匹配相结合，上下文检索为改善专业领域AI模型的性能提供了全面的解决方案。

SemDB的卓越之处

SemDB超越了这些传统和新兴技术，从基础层面重新构思了文本块的划分过程。

预处理以增强上下文清晰度：

与标准系统不同，SemDB在文本块划分或嵌入之前进行预处理。它将代词替换为明确的指代，解决长距离依赖问题，并重写句子以提高清晰度。这确保了每个句子都能独立地捕捉其完整的上下文，从而生成更准确的嵌入。

递归划分以提高精确度：

通过递归语义划分，SemDB能够隔离高度特定的部分，而无需依赖句子之间的比较。这种方法通过确保每个文本块既有意义又独特来增强检索效果。

结合多种策略：

SemDB不仅仅依赖于上下文划分。其强大的处理流程还包括：

• 上下文划分：保留局部上下文。
• 递归划分：创建语义上连贯的段落。
• 基于本体的增强：利用特定领域的本体来丰富理解和检索。

大规模文档的可扩展性：

SemDB擅长处理大规模文档，如150页以上的金融PDF文件，通过将上下文嵌入与递归划分相结合来实现。这确保了即使是细微的细节也能在保留整体上下文的同时保持可访问性。

结论

文本块划分是检索增强生成技术中默默无闻的英雄，它使大型语言模型（LLM）能够有效地处理大量文本。虽然传统的和上下文的文本块划分方法已经提高了检索准确性，但SemDB的创新方法重新定义了这一过程。通过结合先进的预处理、递归划分和本体驱动的策略，SemDB确保了无与伦比的精确度和可扩展性。