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大模型（LLMs�Q�RAG 版面分析——文本分块�?PDF 下蝲

转蝲自：(x��)http://www.python222.com/article/1183

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

一、�ؓ(f��)什么需要对文本分块�Q?/strong>

使用大型语言模型�Q?/span>LLM�Q�时�Q�切勿忽略文本分块的重要性，其对处理�l�果的好坏有重大影响�?/span>

考虑以下场景�Q�你面��(f��)一个几��N��的文��，其中充满了文字，你希望对其进行摘录和问答式处

理。在�q�个��程中，最初的一步是提取文��的嵌入向量，但这样做�?x��)带来几个问题�?x��)

• 信息丢失的风�?/strong>�Q�试图一�ơ性提取整个文��的嵌入向量�Q�虽然可以捕捉到整体的上下文�Q�但�?/span>

可能�?x��)忽略掉许多针对特定主题的重要信息，�q�可能会(x��)��D��生成的信息不够精��或者有所�~?/span>

失�?/span>

• 分块大小的限�?/strong>�Q�在使用�?/span>OpenAI�q�样的模型时�Q�分块大��是一个关键的限制因素。例如，

GPT-4模型有一�?/span>32K的窗口大��限制。尽��这个限制在大多数情况下不是问题�Q�但从一开�?/span>

��p��虑到分块大��是很重要的�?/span>

因此�Q�恰当地实施文本分块不仅能够提升文本的整体品质和可读性，�q�能够预防由于信息丢失或�?/span>

当分块引��L(f��ng)��问题。这��是��Z��在处理长��文��时�Q�采用文本分块而非直接处理整个文��臛_��重要

的原因�?/span>

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