zChunk提供了一套完整的解决方案，支持固定大小分块(NaiveChunk)、基于嵌入相似度的分块(SemanticChunk)以及最先进的基于Llama-70B的zChunk Algorithm三种策略。这种多策略设计使用户可以根据文档复杂度和应用场景选择最适合的分块方式。对于简单文档，固定分块可提高效率；对于需要保持语义连贯性的专业文档，基于大模型的分块则能发挥最大优势。
系统还设计了专门的超参数调优管道，用户可通过python hyperparameter_tuning.py脚本自动优化chunk_size(分块大小)和overlap_ratio(重叠比例)等关键参数。这种调优机制使得zChunk可以适配不同领域文档特点，在信息完整性和检索颗粒度之间取得最佳平衡。开源代码库中提供了完整的评估脚本(evaluate.py)，便于用户验证不同配置下的分块效果。
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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