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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？

2025-09-10

1.3 K

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。

采用Llama-70B模型理解文档深层语义，通过提示工程自动识别语义边界
提供三种分块策略：
1. NaiveChunk：保留基础功能应对简单场景
2. SemanticChunk：基于嵌入相似度维持局部连贯性
3. zChunk Algorithm：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

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