Scenario pain points
金融合同包含大量交叉引用条款，传统方法导致56%的关键信息被分散在不同分块中。某银行测试显示这会使违约条款检索遗漏率达32%。
zChunk专项方案
- domain adaptation：加载金融领域微调版Llama(
--model=finance_llama) - 条款连续性保证: Settings
--min_clause_length=200避免分割完整条款 - 交叉引用保护: Enable
--preserve_reference=True自动识别"参见第X条"模式
实施备忘录
1) 准备标注样本：至少50份带标签合同
2) 进行领域适应训练：python finetune.py --domain=finance
3) 生产部署时建议：
- utilizationSlidingWindowChunker处理页眉页脚
- set up--importance_weighting=1.5提升违约条款优先级
This answer comes from the articlezChunk: a generic semantic chunking strategy based on Llama-70BThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在金融合同解析场景中如何应用zChunk提升关键条款检索效果？
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