文本分块完全指南：提升大模型RAG效果的底层原理与实践

本文详细介绍了文本分块的原理、方法和实现技巧，是提升大模型RAG效果的关键技术。文章探讨了分块大小对检索精度的影响，并系统讲解了多种分块方法（如字符分块、递归分块、语义分块等）及其适用场景，同时提供了高级索引技巧如滑动窗口、父子文本块等。通过合理选择分块策略，可显著提高文档检索精度和生成质量，是构建高效大模型应用的重要基础。

1. 文本分块的原理和重要性

• • 将长文本分解成适当大小的片段，以便于嵌入、索引和存储，并提高检索的精确度。
• • 文本分块（Text Chunking）是 RAG（检索增强生成）、文档问答、向量检索等场景的核心预处理步骤，本质是将长文本拆分为大小合适、语义完整的片段，核心目的是解决「长文本与模型 / 检索系统能力不匹配」的问题，同时提升检索精度、生成质量和系统效率。

1.1 如何确定大模型所能接受的最长上下文

1. 1. 查官方文档，获取模型的 理论上下文长度（Token 数）；
2. 2. 用 Token 计数器生成测试文本，调用模型接口，找到 实际可用上限（排除 API / 显存限制）；

from transformers import AutoTokenizer# 加载模型对应的 Tokenizer（如 Llama 3）tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")model_max_length = tokenizer.model_max_length # 读取 Tokenizer 标注的最大长度（理论值）print(f"模型理论最大 Token 数：{model_max_length}")# 生成测试文本（逐步增加长度）test_text = "测试文本 " * 1000# 可调整倍数，直到 Token 数接近理论值tokens = tokenizer.encode(test_text, return_tensors="pt")print(f"测试文本 Token 数：{tokens.shape[1]}")# 调用模型（此处仅演示 Token 计数，实际需加载模型）# from transformers import AutoModelForCausalLM# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")# try:# output = model.generate(tokens, max_new_tokens=100)# print("未超出上下文长度")# except Exception as e:# print(f"超出上下文长度，报错：{e}")

1. 3. 预留输出 Token 空间（输入长度 = 实际上限 - 预期输出长度），确保使用时不超限。

1.2 分块大小对检索精度的影响 – 理解嵌入过程

在这里插入图片描述

文本嵌入的核心是用向量捕捉文本的整体语义。图中展示了「短文本」和「长文本」都通过 Mean Pooling（对所有 Token 级向量求平均） 生成最终嵌入：

• • 分块过小时：每个块的语义单元不完整（如把一个完整的论点拆成两段），Token 级向量的聚合结果会丢失关键语义信息。例如，若将 “黑神话悟空的剧情设定很有深度” 拆成 “黑神话悟空的剧情” 和 “设定很有深度” 两个块，各自的嵌入向量会因语义残缺，导致检索时无法准确匹配 “剧情深度” 相关的查询。
• • 分块过大时：块内包含多个无关语义（如一篇文档同时讲 “游戏玩法” 和 “角色设定”），Token 级向量的平均结果会成为 “混合语义”，与查询的相似度被稀释。例如，查询 “黑神话悟空的玩法” 时，包含 “玩法 + 角色” 的大块嵌入可能因角色信息的干扰，比仅包含 “玩法” 的小块嵌入匹配度更低。

最优分块大小需在「语义完整性」和「噪声干扰」之间找到平衡：

• • 对于短文本 / 语义密集型内容（如单段论点、表格数据）：分块可略小，确保语义单元完整；
• • 对于长文本 / 多主题内容（如多章节文档、包含冗余说明的报告）：分块需适中，既保证每个块聚焦单一主题，又避免语义残缺。

可以基于ChunkViz 对文本分块进行可视化，
ChunkViz 是一款专注于文本分块策略的可视化工具，核心用于帮助用户直观理解和对比不同文本分块方法的效果，从而优化大语言模型（LLM）应用中的文本处理流程。

它的核心功能和价值可总结为以下几点：

1. 1. 多策略可视化：支持多种文本分块策略（如字符分割器、递归字符分割器等），通过不同颜色标记分块边界，直观展示分块结果；
2. 2. 自定义参数调整：可自定义分块大小、重叠程度等参数，快速验证不同配置对分块效果的影响；
3. 3. 生态兼容：与 LangChain、LlamaIndex 等主流 LLM 开发框架深度集成，支持直接导入这些框架的分块策略进行对比；
4. 4. 开源易用：以开源项目形式提供，部署和使用门槛低，适合开发者在构建 RAG（检索增强生成）系统、文档问答等场景中调试分块逻辑。

简单来说，ChunkViz 是文本分块的 “可视化调试器”，能让开发者快速找到最适合业务场景的分块策略，避免因分块不合理导致的检索精度下降或模型理解偏差。

2. 文本分块的方法和实现

2.1 CharacterTextSplitter

在这里插入图片描述

from langchain_community.document_loaders import TextLoaderfrom langchain_text_splitters import CharacterTextSplitterloader = TextLoader("90-文档-Data/山西文旅/云冈石窟.txt")documents = loader.load()# 设置分块器，指定块的大小为50个字符，无重叠text_splitter = CharacterTextSplitter( chunk_size=100, # 每个文本块的大小为50个字符 chunk_overlap=10, # 文本块之间没有重叠部分)chunks = text_splitter.split_documents(documents)print("\n=== 文档分块结果 ===")for i, chunk inenumerate(chunks, 1): print(f"\n--- 第 {i} 个文档块 ---") print(f"内容: {chunk.page_content}") print(f"元数据: {chunk.metadata}") print("-" * 50) ```核心参数详解（之前提到的关键配置，这里结合代码落地）： `chunk_size=100`：每个分块的最大字符数（注意：是 “字符” 不是 “Token”，中文、英文、标点都算 1 个字符）；比如 “云冈石窟位于山西大同” 是 12 个字符； 若文本片段超过 100 字符，会被截断；若未超过，则保留完整片段； `chunk_overlap=10`：相邻两个分块的重叠部分字符数（不是 “无重叠”，代码注释有误！chunk\_overlap=0 才是无重叠）； 作用：避免因硬截断丢失上下文（如第 1 块结尾是 “云冈石窟的佛像”，第 2 块开头重叠 10 字符，确保语义连贯）； ![](http://cdn.zhipoai.cn/a0a8c2f8.jpg) ### 2.2 RecursiveCharacterTextSplitter 递归分块 ![](http://cdn.zhipoai.cn/e956aefc.jpg) 在这里插入图片描述 先搞懂：递归分块的核心原理（为什么叫 “递归”？） `RecursiveCharacterTextSplitter`的核心是`“按优先级分割符递归尝试，优先保持语义完整，实在不行再硬截断”`，流程像 “剥洋葱” 一样层层递进： 1递归分块的 4 步逻辑（以代码中的 separators = ["\n\n", ".", "，", " "] 为例）： 1. 1. 第一步：按最高优先级分割符拆分先用第一个分割符 \n\n（双换行，通常是段落分隔）把整个文档拆成多个大段落。此时检查每个段落的字符数： * • 若段落 ≤ chunk\_size（100 字符）：直接作为一个分块； * • 若段落 ＞ chunk\_size：进入下一步，对这个 “超长段落” 递归拆分。 1. 2. 第二步：按次高优先级分割符拆分对超长段落，用第二个分割符 .（句号，句子结束）拆分，得到多个句子。再检查每个句子的字符数： * • 若句子 ≤ chunk\_size：合并相邻句子（直到接近 chunk\_size）作为分块； * • 若句子 ＞ chunk\_size：进入下一步，继续递归拆分。 1. 3. 第三步：按更低优先级分割符拆分对超长句子，用第三个分割符 ，（逗号，分句）拆分，得到多个分句。重复检查字符数： * • 若分句 ≤ chunk\_size：合并相邻分句作为分块； * • 若分句 ＞ chunk\_size：进入最后一步。 1. 4. 第四步：终极方案（硬截断）用最后一个分割符 （空格，单词 / 词组分隔）拆分，若仍超长（如连续无空格的长文本），则直接按 chunk\_size 硬截断（这是最后的妥协，尽量避免破坏语义）。 核心优势： 优先按「段落→句子→分句→单词」的逻辑拆分，最大程度保持语义完整（不会轻易在句子中间截断）； 递归机制适配各种文本结构（如长段落、短句子、无标点文本），通用性比普通 CharacterTextSplitter 强得多。 ```plaintext from langchain_community.document_loaders import TextLoaderfrom langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitterloader = TextLoader("90-文档-Data/山西文旅/云冈石窟.txt")documents = loader.load()# 定义分割符列表，按优先级依次使用separators = ["\n\n", ".", "，", " "] # . 是句号，， 是逗号， 是空格# 创建递归分块器，并传入分割符列表text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=100, chunk_overlap=10, separators=separators)chunks = text_splitter.split_documents(documents)print("\n=== 文档分块结果 ===")for i, chunk in enumerate(chunks, 1): print(f"\n--- 第 {i} 个文档块 ---") print(f"内容: {chunk.page_content}") print(f"元数据: {chunk.metadata}") print("-" * 50)

2.3 代码分块

• • 普通递归分块

from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter# 示例代码GAME_CODE = """class CombatSystem: def __init__(self): self.health = 100 self.stamina = 100 self.state = "IDLE" self.attack_patterns = { "NORMAL": 10, "SPECIAL": 30, "ULTIMATE": 50 } def update(self, delta_time): self._update_stats(delta_time) self._handle_combat() def _update_stats(self, delta_time): self.stamina = min(100, self.stamina + 5 * delta_time) def _handle_combat(self): if self.state == "ATTACKING": self._execute_attack() def _execute_attack(self): if self.stamina >= self.attack_patterns["SPECIAL"]: damage = 50 self.stamina -= self.attack_patterns["SPECIAL"] return damage return self.attack_patterns["NORMAL"]class InventorySystem: def __init__(self): self.items = {} self.capacity = 20 self.gold = 0 def add_item(self, item_id, quantity): if len(self.items) < self.capacity: if item_id in self.items: self.items[item_id] += quantity else: self.items[item_id] = quantity def remove_item(self, item_id, quantity): if item_id in self.items: self.items[item_id] -= quantity if self.items[item_id] <= 0: del self.items[item_id] def get_item_count(self, item_id): return self.items.get(item_id, 0)class QuestSystem: def __init__(self): self.active_quests = {} self.completed_quests = set() self.quest_log = [] def add_quest(self, quest_id, quest_data): if quest_id not in self.active_quests: self.active_quests[quest_id] = quest_data self.quest_log.append(f"Started quest: {quest_data['name']}") def complete_quest(self, quest_id): if quest_id in self.active_quests: self.completed_quests.add(quest_id) del self.active_quests[quest_id] def get_active_quests(self): return list(self.active_quests.keys())"""# 创建文本分割器text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=1000, # 每个块的大小 chunk_overlap=00, # 相邻块之间的重叠大小 # separators=["\n\n", "\n", " ", ""] # 分割符列表)# 执行分块text_chunks = text_splitter.create_documents([GAME_CODE])# 打印分块结果print("\n=== 代码分块结果 ===")for i, chunk inenumerate(text_chunks, 1): print(f"\n--- 第 {i} 个代码块 ---") print(f"内容:\n{chunk.page_content}") print(f"元数据: {chunk.metadata}") print("-" * 50)

用通用递归分块器，靠默认分割符和字符长度限制，实现代码的 “无断裂拆分”；
分块结果与 3 个游戏系统类一一对应，每个块都能独立运行 / 理解，适配后续代码检索、问答等场景；

可以启用 Python 专属分割符，能应对更复杂的代码结构（如超长函数、无空行类）如下：

• • 按照编程语言来进行划分

from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain_text_splitters import Languageseparators = RecursiveCharacterTextSplitter.get_separators_for_language(Language.JS)print(separators)from langchain_text_splitters import ( Language, RecursiveCharacterTextSplitter,)GAME_CODE = """class CombatSystem: def __init__(self): self.health = 100 self.stamina = 100 self.state = "IDLE" self.attack_patterns = { "NORMAL": 10, "SPECIAL": 30, "ULTIMATE": 50 } def update(self, delta_time): self._update_stats(delta_time) self._handle_combat() def _update_stats(self, delta_time): self.stamina = min(100, self.stamina + 5 * delta_time) def _handle_combat(self): if self.state == "ATTACKING": self._execute_attack() def _execute_attack(self): if self.stamina >= self.attack_patterns["SPECIAL"]: damage = 50 self.stamina -= self.attack_patterns["SPECIAL"] return damage return self.attack_patterns["NORMAL"]class InventorySystem: def __init__(self): self.items = {} self.capacity = 20 self.gold = 0 def add_item(self, item_id, quantity): if len(self.items) < self.capacity: if item_id in self.items: self.items[item_id] += quantity else: self.items[item_id] = quantity def remove_item(self, item_id, quantity): if item_id in self.items: self.items[item_id] -= quantity if self.items[item_id] <= 0: del self.items[item_id] def get_item_count(self, item_id): return self.items.get(item_id, 0)class QuestSystem: def __init__(self): self.active_quests = {} self.completed_quests = set() self.quest_log = [] def add_quest(self, quest_id, quest_data): if quest_id not in self.active_quests: self.active_quests[quest_id] = quest_data self.quest_log.append(f"Started quest: {quest_data['name']}") def complete_quest(self, quest_id): if quest_id in self.active_quests: self.completed_quests.add(quest_id) del self.active_quests[quest_id] def get_active_quests(self): return list(self.active_quests.keys())"""python_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language( language=Language.PYTHON, # 指定编程语言为Python chunk_size=1000, chunk_overlap=0)python_docs = python_splitter.create_documents([GAME_CODE])print("\n=== 代码分块结果 ===")for i, chunk inenumerate(python_docs, 1): print(f"\n--- 第 {i} 个代码块 ---") print(f"内容:\n{chunk.page_content}") print(f"元数据: {chunk.metadata}") print("-" * 50)

from_language()方法会自动加载 Python 语言的「语法分割符」（预设的，无需手动定义），比如：

• •高优先级：“\n\n”（代码空行）、“}”（类 / 函数结束符）、“;”（语句结束符）、“\n”（换行）；
• •低优先级：" “（空格）、”"（硬截断，尽量不用）；
  分块逻辑：按 Python 语法规则递归拆分，优先保证「类、函数、代码块的语法完整性」（比如不会把一个 class 拆成两半，不会在函数中间截断）。

2.4 语义分块

from llama_index.core import SimpleDirectoryReaderfrom llama_index.core.node_parser import ( SentenceSplitter, SemanticSplitterNodeParser,)from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding # from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding # embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-small-zh")documents = SimpleDirectoryReader(input_files=["../90-文档-Data/黑悟空/黑悟空wiki.txt"]).load_data()# 创建语义分块器splitter = SemanticSplitterNodeParser( buffer_size=3, # 缓冲区大小 breakpoint_percentile_threshold=90, # 断点百分位阈值 embed_model=OpenAIEmbedding() # 使用的嵌入模型)# 创建基础句子分块器（作为对照）base_splitter = SentenceSplitter( # chunk_size=512)'''buffer_size：默认值为1这个参数控制评估语义相似度时，将多少个句子组合在一起当设置为1时，每个句子会被单独考虑当设置大于1时，会将多个句子组合在一起进行评估例如，如果设置为3，就会将每3个句子作为一个组来评估语义相似度breakpoint_percentile_threshold：默认值为95这个参数控制何时在句子组之间创建分割点,它表示余弦不相似度的百分位数阈值,当句子组之间的不相似度超过这个阈值时，就会创建一个新的节点数值越小，生成的节点就越多（因为更容易达到分割阈值）数值越大，生成的节点就越少（因为需要更大的不相似度才会分割）这两个参数共同影响文本的分割效果：buffer_size 决定了评估语义相似度的粒度breakpoint_percentile_threshold 决定了分割的严格程度例如：如果 buffer_size=2 且 breakpoint_percentile_threshold=90：每2个句子会被组合在一起,当组合之间的不相似度超过90%时就会分割,这会产生相对较多的节点如果 buffer_size=3 且 breakpoint_percentile_threshold=98：每3个句子会被组合在一起,需要更大的不相似度才会分割,这会产生相对较少的节点'''# 使用语义分块器对文档进行分块semantic_nodes = splitter.get_nodes_from_documents(documents)print("\n=== 语义分块结果 ===")print(f"语义分块器生成的块数：{len(semantic_nodes)}")for i, node inenumerate(semantic_nodes, 1): print(f"\n--- 第 {i} 个语义块 ---") print(f"内容:\n{node.text}") print("-" * 50)# 使用基础句子分块器对文档进行分块base_nodes = base_splitter.get_nodes_from_documents(documents)print("\n=== 基础句子分块结果 ===")print(f"基础句子分块器生成的块数：{len(base_nodes)}")for i, node inenumerate(base_nodes, 1): print(f"\n--- 第 {i} 个句子块 ---") print(f"内容:\n{node.text}") print("-" * 50)

2.5 Unstructured 工具

2.5.1 分块策略的原理：基于文档结构的智能拆分

Unstructured 的分块不是简单的“字符截断”，而是先识别文档的语义结构（标题、段落、表格等），再按策略聚合或拆分，确保分块“语义完整、主题聚焦”。图中 4 种分块策略的核心逻辑如下：

| 参数名 | 作用 | 示例值 ||-----------------------|----------------------------------------------------------------------|-----------------|| `chunking_strategy` | 指定分块策略（`"basic"`/`"by_title"`/`"by_page"`/`"by_similarity"`）| `"by_title"` || `max_characters` | 分块的最大字符数（Basic 策略的硬限制）| `500` || `new_after_n_chars` | 分块的“软限制”（超过该字符数则停止聚合新元素）| `400` || `embed_model` | By Similarity 策略的嵌入模型（如 OpenAI、HuggingFace 模型）| `OpenAIEmbedding()` || `breakpoint_threshold` | By Similarity 策略的相似度阈值（值越高，分块越少）| `0.7` |#### 2.5.2 案例实例1. Basic 策略（按字符大小分块，表格独立）```pythonfrom unstructured.partition.pdf import partition_pdf# 读取PDF并按Basic策略分块elements = partition_pdf( filename="黑悟空wiki.pdf", chunking_strategy="basic", # 启用Basic分块 max_characters=500, # 每个分块最多500字符 new_after_n_chars=400 # 软限制400字符)# 打印分块结果for i, el in enumerate(elements, 1): print(f"--- 第 {i} 个分块 ---") print(f"类型: {el.category}") print(f"内容: {el.text[:100]}...\n")

1. 2. By Title 策略（按标题拆分，确保章节完整）

from unstructured.partition.pdf import partition_pdffrom unstructured.chunking.title import chunk_by_title# 先分区（识别文档元素）elements = partition_pdf(filename="黑悟空wiki.pdf", strategy="hi_res")# 按标题分块chunks = chunk_by_title( elements, combine_text_under_n_chars=200, # 合并短文本 multipage_sections=True # 跨页章节合并)# 打印分块结果for i, chunk inenumerate(chunks, 1): print(f"--- 第 {i} 个分块（标题驱动）---") print(f"内容: {chunk.text[:100]}...\n")

1. 3. By Page 策略（按页码强制拆分）

from unstructured.partition.pdf import partition_pdf# 按页码分块（每页一个分块）elements = partition_pdf( filename="黑悟空wiki.pdf", chunking_strategy="by_page")# 打印分块结果（按页码区分）for el in elements: print(f"--- 第 {el.metadata.page_number} 页分块 ---") print(f"内容: {el.text[:100]}...\n")

1. 4. By Similarity 策略（语义相似性聚合）

from unstructured.partition.pdf import partition_pdffrom unstructured.chunking.similarity import chunk_by_similarityfrom unstructured.embeddings.openai import OpenAIEmbedding# 先分区elements = partition_pdf(filename="黑悟空wiki.pdf")# 按语义相似性分块chunks = chunk_by_similarity( elements, embed_model=OpenAIEmbedding(), # 用OpenAI嵌入模型计算相似度 breakpoint_threshold=0.7 # 相似度阈值（值越高，分块越少）)# 打印分块结果for i, chunk inenumerate(chunks, 1): print(f"--- 第 {i} 个语义分块 ---") print(f"内容: {chunk.text[:100]}...\n")

Unstructured 支持“Partition 时直接 Chunk”和“先 Partition 再 Chunk”两种流程，区别如下：

Unstructured 的分块能力核心是**“先理解文档结构，再智能拆分”**——通过 4 种分块策略（Basic、By Title、By Page、By Similarity），适配不同类型的 PDF 文档。代码实现上，只需通过partition_pdf函数或专用分块函数（chunk_by_title等），结合参数配置即可完成分块。

选择策略时，可参考：

• • 通用文档 → Basic；
• • 章节化文档 → By Title；
• • 需保留页码 → By Page；
• • 跨位置主题聚合 → By Similarity。

这种“结构感知”的分块方式，能大幅提升后续 RAG 检索或大模型问答的精准度，是处理非结构化 PDF 文档的高效工具。

3. 与分块相关的高级索引技巧

3.1 带滑动窗口的句子切分（Sliding Windows）

在这里插入图片描述

3.2 分块时混合生成父子文本块（Parent-Child Docs）

在这里插入图片描述

3.3 分块时为文本块创建元数据

在这里插入图片描述

3.4 在分块时形成有级别的索引（Summary→Details ）

在这里插入图片描述

3.5 文档转换为嵌入对象

​最后

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