传统方法局限
正则表达式需要为每种文档类型编写特定规则，维护成本高且难以应对文档结构变化。零熵AI团队测试显示，处理20种新文档类型需要500+条规则。
zChunk创新方法
- 元提示技术：通过"Your job is to act as a chunker"系统指令激活模型的通用分块能力
- context-sensitive：Llama-70B自动识别文档类型特征（如法律条款的"Section"标记）
- 动态标记插入：使用特殊分隔符(如「段」)保持原始格式不受损
Implementation process
1) 准备原始文本文件
2) 执行标准命令：python test.py --input diverse_docs/ --output chunks/
3) 检查chunking_report.htmlhit the nail on the head跨文档一致性评分
注意：处理混合文档时建议开启--auto_strategy=hybridparadigm
This answer comes from the articlezChunk: a generic semantic chunking strategy based on Llama-70BThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在不依赖正则规则的情况下实现多类型文档的智能分块？
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