丹尼尔：蛋兄，问个问题呗。RAG 里的文档应该怎么切割比较好呢？按固定的字符数或词数？按句？按段落？加个重叠窗口？感觉这些都太简单粗暴，容易把相关的内容给拆散了
蛋先生：恩，你说得对。这些方法一刀切，确实没办法考虑上下文的语义关系。现在大模型越来越强大，完全可以借助它们的能力，比如 LumberChunker
丹尼尔：LumberChunker？
蛋先生：这个名字起得非常有意思。"Lumber"是指经过精细加工的木材。这个方法就像一位经验丰富的木匠，不是简单地用锯子乱砍，而是根据木材的纹理和特性，将文档切割成结构合理、大小适中的块。每一块都能保留完整的语义，同时又不会超出大模型的处理能力
丹尼尔：哇塞，听起来很酷，具体是怎么切的呢？
蛋先生：我们直接来走一遍切块流程，相信聪明的你一下就懂了
LumberChunker 的切块流程
✎ 第一步，自然拆分
蛋先生：咱们先把文章按自然段落拆开，比如用空行或缩进作为分界。这样切出来的就是人类写作时天然的语义单位了
丹尼尔：明白，就是先把原文分成几段
✎ 第二步，初步分组
蛋先生：接着我们来给每个段落计算 token 数，并设定一个上限阀值，比如 550 tokens。从第一个段落开始往后加，假设第 1、2、3 段加起来小于 550，但再加上第 4 段就超过阈值，那就先把第 1 ～ 3 段打包成一组
丹尼尔：哦？就是以长度上限作为分组的依据吗？
蛋先生：是的，这个 token 数阈值主要是考虑了模型输入长度的限制，同时将它作为分组的依据，一举两得
丹尼尔：妙啊！
✎ 第三步，找语义断裂点
蛋先生：最后我们把刚才那一组（第 1 ～ 3 段）送进大模型，让它判断：
# 提示语简单示例 “从哪个段落开始，内容跟第一个段落关系不大了？”
模型会返回一个索引数字，比如：
-1 表示这几个段落语义连贯，全相关 2 表示从第 2 段之后，主题开始变化
丹尼尔：如果是 -1 呢？
蛋先生：那就说明第 1 ～ 3 段语义一致，比如都是在讲“人工智能基础、机器学习、深度学习”，那它们就组成一个完整的语义块。然后我们继续拿第 4 段当新起点
丹尼尔：哦，那如果模型输出为 2 呢？
蛋先生：那就表示第 1、2 段关系紧密，第 3 段开始语义发生变化。于是我们就可以把 1、2 段作为一个语义块生成 embedding，第 3 段作为新一组的开头
✎ 第四步，循环以上流程
丹尼尔：然后呢？
蛋先生：我们在上面的流程处理后，拿到了新的起点段落，然后重复以上流程，直到所有段落都被处理完毕
丹尼尔：哎呦不错哦，又简单又有效，这样看上去每个相关的块基本都可以在一起，不会被硬拆开
蛋先生：没错，有了高质量的分块，RAG 系统在检索相关信息时会更准确，因为每个块都是语义完整的单元，不会因为分块不当导致信息丢失或混乱
丹尼尔：看来 LumberChunker 确实是个智能的"木匠"，切得恰到好处啊！
写在最后
若已看完上述对话，可通过下图进一步加深对 LumberChunker 的理解
“亲们，都到这了，要不，点赞或收藏或关注支持下我呗 o(￣▽￣)ｄ”
