开发RAG系统时，知识库文档的切分是关键步骤之一，以下是我整理的关于如何切分知识库文档以及相关注意事项，供您参考。
一、切分方法的选择
① 智能切分：智能切分是推荐的策略，通过系统内置的分句标识符将文档划分为若干段落，再根据语义相关性自适应地选择切点进行语义切分，而非固定长度切分。 这种方法能够确保文档各部分的语义完整性，避免不必要的划分和切分。
② 自定义切分：用户可以根据具体需求设置切分参数，如分句标识符、标点符号等，将文档分割成小的文本块。
③ 多级切分：切分可以分为句子级、段落级、章节级、文档级和多文档级切分，不同层次的切分适用于不同的场景。 例如，句子级切分适合需要精准语义检索的场景，而段落级切分则能提供更丰富的语义环境。
二、切分策略的优化
① 避免信息丢失：切分时应尽量减少语义缺失或信息丢失。 例如，避免文本切片过短导致语义不完整，或过长导致召回时返回无关信息。
② 保持语义连贯性：切分后的文本块应尽量保持语义连贯性，避免因切分导致的上下文断裂。 可以通过设置块大小 chunk_size 和块重叠 chunk_overlap 来实现。
③ 模块化切分：对于复杂文档 如表格、图片等，可以采用模块化切分的方式，分别处理不同类型的文档内容。
三、注意事项
① 文档类型的影响：不同类型的文档，如结构化数据和非结构化数据，可能需要不同的切分策略。 例如，结构化数据可以采用优化后的切分方法，而非结构化数据则可以使用默认的切分策略。
② 关键词和实体的保护：在切分过程中，应确保文档中的关键词和实体不会被分割到不同的块中，以保证检索时能够准确匹配相关信息。
③ 文档质量的影响：知识库的质量直接影响最终效果。 因此，在切分前需要对文档进行预处理，包括清洗、格式化等操作。
④ 定制化需求：针对特定领域或应用场景，可能需要设计定制化的切分算法。 例如，某些领域可能需要更细粒度的切分，而另一些领域则需要更粗粒度的切分。
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