挑战背景
传统分块方法如固定大小分块或基于简单规则的分割，在处理法律文书、技术手册等复杂文档时，经常破坏原文的语义连贯性，导致检索时出现信息碎片化问题。
zChunk解决方案
- 采用Llama-70B模型理解文档深层语义，通过Engenharia de pontas自动识别语义边界
- 提供三种分块策略：
- NaiveChunk：保留基础功能应对简单场景
- SemanticChunk：基于嵌入相似度维持局部连贯性
- Algoritmo zChunk：核心解决方案，通过大模型生成的分块提示标记(如「段」)实现全局语义保持
sugestão de operação
对于法律合同类文档，建议：1) 使用--strategy=zchunk参数；2) 设置overlap_ratio=0.2保证条款连续性；3) 通过evaluate.py脚本验证分块后F1值是否＞0.85
Essa resposta foi extraída do artigozChunk: uma estratégia genérica de fragmentação semântica baseada no Llama-70BO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何解决传统分块方法在处理复杂文档时的语义断裂问题？
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