大模型私有知识库如何提高准确率？切块是关键

前言

RAG 就像我们做开卷考试，在回答考题之前，先翻我们准备的资料（通过检索相关文档来增强自己的能力），这样一来，答题不仅更准确，还能带上更多上下文信息，显得更有深度和针对性。

在 RAG 中，我们需要提前预备知识资料，然后向量化后存到向量数据库中，在回答问题的时候，并对问题进行向量化，然后去检索我们数据库是否有相似的内容，如果相似则召回，并把召回的内容一并给到大模型（如：Deepseek），然后通过大模型的推理归纳给出相应的答案。

类似下面步骤：

第一步：预备数据  首先，把我们准备的资料知识文档，“切”成一个个小文档块，然后存到数据库里。如果这些小文档块还生成了对应的“嵌入”（可以理解成一种数学表示），那这个数据库就可以升级成向量存储，方便后续的快速查找。

第二步：检索  当用提问时，系统先把问题向量化，并通过向量搜索、全文搜索，或者多模态的方式，去数据库里检索最相关的小文档块。当定位到那些和用户问题最匹配的信息片段后，以上下文的方式喂给大模型，这样大模型不仅能更快找到答案，还能确保回答得更精准、更有针对性，同时也减少了幻觉。

面临的挑战 

对于企业或者个人来说，有很多政策条文，或者文献，通常都是很长篇幅的内容。如果把这些很长的篇幅给到大模型，基于现有大模型的计算能力则无法一次性处理，那就需要对文本进行切块，然而切块不是越大越好，在向量化时，长文本面临以下核心挑战：

一、语义信息稀释

• 1.‌ 多主题覆盖 ‌：长文本常包含多个主题或观点，整体向量难以准确捕捉细节语义，导致核心内容被淡化 ‌
• 2.‌ 上下文连续性丢失 ‌：直接平均词向量或使用[CLS]标记的方式无法有效处理长文本的连贯语义关系，可能割裂上下文逻辑 ‌

二、计算复杂度与资源消耗

• 1.‌ 注意力机制瓶颈 ‌：Transformer 架构的自注意力层具有 O(n²)复杂度，当处理千字以上的长文本时，计算资源呈指数级增长 ‌
• 2.‌ 内存压力 ‌：生成的高维向量需要大量存储空间，检索时可能降低匹配效率 ‌

三、文本分块技术限制

• 1.‌ 最优分块尺寸选择 ‌：过大的分块导致语义混杂，过小的分块破坏上下文连贯性，50%重叠分块虽可缓解但增加存储冗余 ‌
• 2.‌ 特殊内容处理：表格、代码段等非连续文本的分割可能破坏结构化信息，影响后续 QA 效果 ‌

四、模型架构制约

• 1.‌ 输入长度限制 ‌：多数预训练模型的最大输入长度在 512-2048 tokens 之间，超出部分需截断或分段处理 ‌
• 2.‌ 位置编码失真 ‌：分块处理会重置位置编码，影响模型对长程依赖关系的捕捉 ‌

五、质量与效率平衡

• 1.‌ 维度优化困境 ‌：高维向量提升精度但增加计算成本，低维简化计算却损失语义信息 ‌
• 2.‌ 噪声敏感性 ‌：长文本中拼写错误、口语化表达等噪声对向量质量的影响被放大 ‌

切块方法论 

在上面我们看到“分块”在 RAG 中起到关键角色和面临的挑战，它直接决定了我们召回知识的准确性，因此选择合适的分块方法尤为重要；有效切割文件的关键在于平衡信息的完整性和管理的便捷性，‌ 可以采用固定大小分块、语义分块、递归分块、基于文档结构的分块以及基于 LLM 的分块等多种策略 ‌‌。

• 1. 固定大小分块 ‌：按预定义的字符数、单词数或 Token 数量对文本进行切分，同时保留一定的重叠部分。这种方法实现简单，但可能会将句子截断，导致信息分散在不同的块中 ‌1。
• 2.语义分块 ‌：根据有意义的单元对文档进行分段，持续将单元添加到现有块中，直到余弦相似度显著下降。这种方法能够保持语言的自然流畅性。
• 3. ‌递归分块 ‌：基于内在分隔符（如段落或章节）进行分块。如果某个块的大小超过限制，则将其进一步分割为更小的块。这种方法同样能够保持语言的自然流畅性。
• 4. ‌基于文档结构的分块 ‌：利用文档的内在结构（如标题、章节或段落）进行分块。这种方法能够保持文档的自然结构，但前提是文档具有清晰的结构。
• 基于 LLM 的分块 ‌：使用提示工程引导 LLM 生成有意义的分块。这种方法结合了大模型的智能，但可能需要更多的计算资源和时间。

总结表格如下：

RAGFlow 支持的切块方法 

结合业务场景与文本特点选择合适分块策略是相对较好的方式，在 RAGFlow 中就支持多种分块的方法，下面表格展示了不同分块方法说明及其支持的文档格式

分块方法：