基于文档结构分块

在处理文档内容时，如何有效地分块是一个重要的问题。特别是在需要将文档输入大语言模型的场景下，合理的分块方式不仅能够提高模型的处理效率，还能更好地保持内容语义的完整性和连贯性。本文将探讨一种基于文档结构分块的方法，并结合递归式分块策略，解决可能出现的问题。

利用文档内部结构进行分块

一种自然且有效的分块方式是利用文档内部已经存在的内在结构，例如标题、章节、段落等。这种方式的优点在于能够保持文档的自然结构，使得分块后的内容更加贴近原文的逻辑。

优点

• 保持文档逻辑：基于标题和章节的分块方式，可以很好地保留原始文档的逻辑顺序。
• 自然语义完整性：每个分块对应一个完整的逻辑单元（如一段话或一个小节），语义上更加连贯。

前提条件

然而，利用文档内部结构进行分块有一个重要的前提：文档本身需要具有清晰的结构。如果文档结构混乱或者没有明确的章节划分，这种方法可能会失效。

不同长度的问题

基于文档结构分块虽然自然，但它可能会导致生成的块（chunk）长度不一致。例如，有些章节可能较长，而另一些章节则较短。在处理长内容时，这种长度的不一致可能带来以下问题：

1. 过长的chunk：某些chunk可能超出大语言模型的上下文长度限制。
2. 信息丢失风险：为了适配模型上下文长度，需要对过长chunk进行截断或进一步处理。

解决方案：结合递归式分块

针对上述问题，可以引入递归式分块策略。具体来说：

1. 初次分块：按照文档的自然结构（如章节、段落等）进行初次分块。
2. 递归细化：对于长度超出限制的chunk，进一步递归地将其拆分为更小的部分，直到每个chunk都在模型允许的上下文长度范围内。

递归式分块的方法能够在保持原始结构的基础上，进一步解决chunk长度不均的问题，从而更好地适配大语言模型的输入要求。