在 RAG 的核心步骤中，有一个至关重要的步骤：“文本分块（Text Splitting）”。

它的主要作用就是把一大段文本切分成更小、更合理的片段，这样模型才能更好地理解、处理或者存储这些内容。

如果一整篇文章不拆开，那 embedding 的颗粒度太粗，问答的时候很容易不准。所以切得好不好，直接影响最后答案的相关性和准确性。

最基本的分块方法是根据文档的长度进行拆分。这种简单而有效的方法确保每个块不会超过指定的大小限制。

基于长度拆分的主要好处：简单明了的实现、一致的块大小、易于适应不同模型的要求。缺点就是： 过于死板，忽视文本结构

1. 基于文本结构分块

一般的文本会自然地组织成层次单位，如段落、句子和词。

我们可以利用这种固有结构来指导我们的拆分策略，创建保持自然语言流畅、保持拆分内的语义连贯，并适应不同文本粒度水平的拆分。

LangChain 的 RecursiveCharacterTextSplitter 实现了这个概念：

• RecursiveCharacterTextSplitter 尝试保持较大单位（例如段落）的完整性。
• 如果一个单位超出了块大小，它将移到下一个层级（例如句子）。
• 如果必要，这个过程将继续到单词级别。

2. RecursiveCharacterTextSplitter的实现思路

2.1 挑选分隔符

1. 从提供的分隔符列表中找到第一个在文本中存在的分隔符
2. 如果找到合适的分隔符，将其后的所有分隔符保存起来，用于后续可能的递归分割
3. 如果找不到任何分隔符，就使用最后一个分隔符（通常是空字符串）

举个例子：

假设分隔符列表是 ["\n\n", "\n", " ", ""]，对于文本 "Hello\nWorld" ：

1. 首先检查 "\n\n" ，文本中不存在
2. 然后检查 "\n" ，文本中存在
3. 选择 "\n" 作为分隔符
4. 保存 [" ", ""] 作为 new_separators ，供后续使用

separator = separators[-1]
new_separators = []
for i, _s in enumerate(separators):
    _separator = _s if self._is_separator_regex else re.escape(_s)
    if _s == "":
        separator = _s
        break
    if re.search(_separator, text):
        separator = _s
        new_separators = separators[i + 1 :]
        break

_separator = separator if self._is_separator_regex else re.escape(separator)

2.2 按分隔符分割文本

splits = _split_text_with_regex(text, _separator, self._keep_separator)

2.3 整理分割好的块

1. 对每个分割后的文本块进行处理：

2. 如果文本块小于指定大小，添加到临时列表

3. 如果文本块大于指定大小，且还有其他分隔符可用，则递归分割

4. 如果文本块大于指定大小，但没有其他分隔符，则直接添加

5. 合并所有符合大小要求的文本块

6. 返回最终的分割结果

for s in splits:
    if self._length_function(s) < self._chunk_size:
        _good_splits.append(s)
    else:
        if _good_splits:
            merged_text = self._merge_splits(_good_splits, _separator)
            final_chunks.extend(merged_text)
            _good_splits = []
        ifnot new_separators:
            final_chunks.append(s)
        else:
            other_info = self._split_text(s, new_separators)
            final_chunks.extend(other_info)
if _good_splits:
    merged_text = self._merge_splits(_good_splits, _separator)
    final_chunks.extend(merged_text)
return final_chunks

3. 代码实现

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

text = """
《诛仙》
作者：萧鼎


第一集
序章

时间：不明，应该在很早很早以前。

地点：神州浩土。

自太古以来，人类眼见周遭世界，诸般奇异之事，电闪雷鸣，狂风暴雨，又有天灾人祸，伤亡无数，哀鸿遍野，绝非人力所能为，所能抵挡。遂以为九天之上，有诸般神灵，九幽之下，亦是阴魂归处，阎罗殿堂。

于是神仙之说，流传于世。无数人类子民，诚心叩拜，向着自己臆想创造出的各种神明顶礼膜拜，祈福诉苦，香火鼎盛。

自古以来，凡人无不有一死。但世人皆恶死爱生，更有地府阎罗之说，平添了几分苦惧，在此之下，遂有长生不死之说。

相较其它生灵物种，人类或在体质上处于劣势，但万物灵长，却是绝无虚言。在追求长生的原动力下，一代代聪明才智之士，前赴后继，投入毕生精力，苦苦钻研。

至今为止，虽然真正意义上的长生不死仍未找到，却有一些修真炼道之士参透些许天地造化，以凡人之身，掌握强横力量，借助各般秘宝法器之力，竟可震撼天地，有雷霆之威。

而一些得道高深的前辈，更传说已活上千年之久而不死。世上之人以为得道成仙，便有更多人投入修真炼道之路。

神州浩土，广瀚无边。唯有中原大地，最是丰美肥沃，天下人口十之八九聚居于此。而东南西北边荒之地，山险水恶，多凶兽猛禽，多恶瘴毒物，亦多蛮族夷民，茹毛饮血，是以人迹罕至。而人间自古相传，有洪荒遗种，残存人世，藏于深山密谷，寿逾万年，却是无人得见。

时至今日，人间修真炼道之人，多如过江之鲫，数不胜数。又以神州浩土之广阔，人间奇人异士之多，故修炼之法道林林总总，俱不相同。长生之法还未找到，彼此间却逐渐有了门派之分，正邪之别。由之而起的门户之见，勾心斗角乃至争伐杀戮，在所多有。

当长生不死看起来那般遥远而不可捉摸，修炼中所带来的力量，便逐渐成了许多人的目标。

方今之世，正道大昌，邪魔退避。中原大地山灵水秀，人气鼎盛，物产丰富，为正派诸家牢牢占据。其中尤以「青云门」、「天音寺」和「焚香谷」为三大支柱，是为领袖。

这个故事，便是从「青云门」开始的。
"""

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=150)
docs = text_splitter.create_documents([text])

for doc in docs:
    print('-' * 50)
    print(doc)

4. 拆分结果

通过观察文本的分块结果，可以看出 RecursiveCharacterTextSplitter 在 chunk_size=150 的设置下，将整个文本分成了7个完整的块。

分割时优先考虑了段落间的自然分隔（\n\n），使每个块都保持了相对独立的主题。

这种分块方式既保证了每块内容的语义连贯性，又控制了文本长度在合理范围内，为后续的文本处理和分析提供了良好的基础。

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page_content='《诛仙》
作者：萧鼎


第一集
序章

时间：不明，应该在很早很早以前。

地点：神州浩土。

自太古以来，人类眼见周遭世界，诸般奇异之事，电闪雷鸣，狂风暴雨，又有天灾人祸，伤亡无数，哀鸿遍野，绝非人力所能为，所能抵挡。遂以为九天之上，有诸般神灵，九幽之下，亦是阴魂归处，阎罗殿堂。'
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page_content='于是神仙之说，流传于世。无数人类子民，诚心叩拜，向着自己臆想创造出的各种神明顶礼膜拜，祈福诉苦，香火鼎盛。

自古以来，凡人无不有一死。但世人皆恶死爱生，更有地府阎罗之说，平添了几分苦惧，在此之下，遂有长生不死之说。'
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page_content='相较其它生灵物种，人类或在体质上处于劣势，但万物灵长，却是绝无虚言。在追求长生的原动力下，一代代聪明才智之士，前赴后继，投入毕生精力，苦苦钻研。'
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page_content='至今为止，虽然真正意义上的长生不死仍未找到，却有一些修真炼道之士参透些许天地造化，以凡人之身，掌握强横力量，借助各般秘宝法器之力，竟可震撼天地，有雷霆之威。

而一些得道高深的前辈，更传说已活上千年之久而不死。世上之人以为得道成仙，便有更多人投入修真炼道之路。'
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page_content='神州浩土，广瀚无边。唯有中原大地，最是丰美肥沃，天下人口十之八九聚居于此。而东南西北边荒之地，山险水恶，多凶兽猛禽，多恶瘴毒物，亦多蛮族夷民，茹毛饮血，是以人迹罕至。而人间自古相传，有洪荒遗种，残存人世，藏于深山密谷，寿逾万年，却是无人得见。'
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page_content='时至今日，人间修真炼道之人，多如过江之鲫，数不胜数。又以神州浩土之广阔，人间奇人异士之多，故修炼之法道林林总总，俱不相同。长生之法还未找到，彼此间却逐渐有了门派之分，正邪之别。由之而起的门户之见，勾心斗角乃至争伐杀戮，在所多有。'
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page_content='当长生不死看起来那般遥远而不可捉摸，修炼中所带来的力量，便逐渐成了许多人的目标。

方今之世，正道大昌，邪魔退避。中原大地山灵水秀，人气鼎盛，物产丰富，为正派诸家牢牢占据。其中尤以「青云门」、「天音寺」和「焚香谷」为三大支柱，是为领袖。

这个故事，便是从「青云门」开始的。'

5. 图形化显示分块

通过www.chunkviz.com可以以图形化的方式看到分块结果

总结

文本分块不仅是技术实现的问题，更是影响 RAG 系统最终效果的核心策略。

简单分块虽易上手但效果有限，结构化递归分块则在保留语义、提升相关性方面表现更优。

想要构建高质量问答系统，分块方式绝不能随便选，而是要结合文本特点和应用场景精细设计。