Nature of the problem
RAG系统中低质量分块会导致检索结果包含大量无关内容，直接影响生成答案的准确性。研究表明不合理的分块可使检索准确率下降40%。
zChunk优化方案
- 双阶段过滤：1) Llama模型预筛选语义单元 2) 嵌入相似度二次校验
- 动态超参数: Run
hyperparameter_tuning.py自动适配最佳chunk_sizecap (a poem)overlap - 评估指标优化: Built-in
retrieval_ratiocap (a poem)signal_ratio双指标监控
实战步骤
- 对示例文档执行基准测试：
python test.py --input sample.pdf --eval_mode=True - 分析输出报告的噪声段落占比cap (a poem)关键信息召回率
- 若噪声＞15%，应：减小chunk_size或切换至SemanticChunk策略
This answer comes from the articlezChunk: a generic semantic chunking strategy based on Llama-70BThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化RAG应用中的分块信噪比以实现精准检索？
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