抹布系統的8種類型的塊 - 分析Vidhya

>解鎖在檢索型發電一代（抹布）中塊的力量：深度潛水

有效地處理大量文本數據對於構建強大而有效的檢索生成（RAG）系統至關重要。 本文探討了各種構成策略，對於優化數據處理和改善AI驅動應用程序的性能至關重要。 我們將深入研究不同的方法，強調他們的優勢和劣勢，並提供實用的例子。 目錄的

表

抹布中有什麼塊？

>
• 塊的重要性
• 了解抹布架構和塊狀
• >抹布系統的共同挑戰
• 選擇最佳塊策略
• 基於字符的文本塊
• 遞歸字符文本用langchain
分裂
• 文檔特定的塊（html，python，json等）
• >語義塊與蘭班和Openai
• 代理分解（LLM驅動的塊）
>
• 基於截面的塊
• >上下文塊，用於增強檢索
• >保存遠距離上下文的後期塊
• 結論

抹布中有什麼塊？

分解是將大型文本文檔分為較小，更易於管理的單元的過程。 這對於抹布系統至關重要，因為語言模型的上下文窗口有限。 塊確保相關信息保留在這些範圍之內，從而最大程度地提高信噪比並提高模型性能。 目的不僅是要拆分數據，而且是要優化其向模型的顯示，以增強可檢索性和準確性。

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為什麼要塊很重要？ 色度聯合創始人安東·特洛伊尼科夫（Anton Troynikov）強調，在上下文窗口中無關緊要的數據可顯著降低應用程序效率。 分塊對於：

至關重要

克服上下文窗口限制：

確保由於尺寸限製而不會丟失關鍵信息。

1. 提高信號噪聲比率：過濾不相關的內容，提高模型精度。
2. >提高檢索效率：促進相關信息的更快，更精確的檢索。
特定於任務的優化：允許根據特定的應用需求量身定制塊策略（例如，摘要與提問）。
3. 抹布架構和塊

   

   抹布架構涉及三個關鍵階段：

   1. >塊：原始數據分為較小的，有意義的塊。
   2. 嵌入：塊被轉換為向量嵌入。
   根據用戶查詢，檢索相關的塊
   3. > 檢索和生成：相關塊，LLM使用檢索到的信息生成響應。

   抹布系統中的挑戰 抹布系統面臨幾個挑戰：

   >
   檢索問題：
   1. 不准確或不完整地檢索相關信息。
   生成困難：
   2. 幻覺，無關或有偏的輸出。
   集成問題：
   3. 難以將檢索到的信息相干地組合。 >
   選擇正確的塊策略

   > 理想的塊策略取決於幾個因素：內容類型，嵌入模型和預期的用戶查詢。 考慮內容的結構和密度，嵌入模型的令牌限制以及用戶可能會提出的問題的類型。

   1。基於字符的文本塊

   這種簡單的方法根據字符數將文本分配到固定尺寸的塊中，無論語義含義如何。 雖然簡單明了，但它通常會破壞句子的結構和上下文。 示例使用Python：

   2。遞歸字符文本用langchain

   text = "Clouds come floating into my life..."
   chunks = []
   chunk_size = 35
   chunk_overlap = 5
   # ... (Chunking logic as in the original example)

   分裂 >這種方法使用多個分離器（例如，雙新線，單個新線，空格）遞歸地分配文本，並合併較小的塊以優化目標字符大小。 它比基於角色的塊更複雜，提供更好的上下文保存。 示例使用Langchain：

   3。文檔特定的塊

   # ... (LangChain installation and code as in the original example)

   使用格式特定的分隔符，此方法將塊適應不同的文檔格式（HTML，Python，Markdown等）。 這確保了塊尊重文檔的固有結構。 原始響應中提供了使用Langchain進行Python和Markdown的示例。

   4。語義塊與蘭班和Openai
   語義塊的語義塊根據語義含義分開文本，使用句子嵌入等技術來識別自然斷點。 這種方法確保每個塊代表一個連貫的想法。使用Langchain和OpenAI嵌入式的示例：
   5。代理塊（LLM驅動的分塊）
   >

   代理塊利用LLM來識別文本中的自然斷點，從而產生了更多相關的塊。 這種方法利用LLM對語言和上下文的理解來產生更有意義的細分。 示例使用OpenAI API：

   text = "Clouds come floating into my life..."
   chunks = []
   chunk_size = 35
   chunk_overlap = 5
   # ... (Chunking logic as in the original example)

   6。基於截面的塊

   >此方法利用文檔的固有結構（標題，小標題，部分）來定義塊。這對於結構良好的文檔（例如研究論文或報告）特別有效。 使用Pymupdf和潛在的Dirichlet分配（LDA）進行基於主題的塊：

   # ... (LangChain installation and code as in the original example)

   7。上下文塊

   上下文塊的重點是在每個塊中保存語義上下文。 這樣可以確保檢索到的信息連貫且相關。示例使用Langchain和自定義提示：

   # ... (OpenAI API key setup and code as in the original example)

   8。晚分塊

   >較晚的分塊延遲塊，直到為整個文檔生成嵌入後。這可以保留遠距離上下文依賴性，從而提高了嵌入和檢索的準確性。使用Jina嵌入模型的示例：

   # ... (OpenAI API key setup and code as in the original example)

   結論

   >有效的塊對於構建高性能的抹布系統至關重要。切塊策略的選擇顯著影響信息檢索的質量和產生的響應的連貫性。 通過仔細考慮數據的特徵和應用程序的特定要求，開發人員可以選擇最合適的塊方法來優化其抹布系統的性能。 請記住，始終優先考慮在每個塊中保持上下文的完整性和相關性。 >

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