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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？

2025-09-10

AI答疑

1.3 K

场景痛点

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

领域自适应：加载金融领域微调版Llama(--model=finance_llama)
条款连续性保证：设置--min_clause_length=200避免分割完整条款
交叉引用保护：启用--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：
– 使用SlidingWindowChunker处理页眉页脚
– 设置--importance_weighting=1.5提升违约条款优先级

本答案来源于文章《zChunk：基于Llama-70B的通用语义分块策略》

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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？

场景痛点

zChunk专项方案

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