在構(gòu)建 Retrieval-Augmented Generation（RAG）系統(tǒng)時(shí)，文本分塊作為關(guān)鍵前置環(huán)節(jié)，其質(zhì)量直接影響檢索精度與生成內(nèi)容的相關(guān)性。今天給大家推薦一個(gè)自己近期整理的項(xiàng)目 ——Awesome-Chunker，一站式聚合并復(fù)現(xiàn)了當(dāng)下主流的文本分塊技術(shù)，從經(jīng)典方法到前沿算法應(yīng)有盡有，助你在 RAG 開(kāi)發(fā)中少走彎路！

1、項(xiàng)目核心價(jià)值 

讓分塊不再是難題

在 RAG 任務(wù)的探索之路上，相信不少研究者都和我一樣，為尋找一個(gè)能系統(tǒng)提升分塊質(zhì)量的項(xiàng)目而苦惱。各種解決方案零散瑣碎，難以滿足從基礎(chǔ)到前沿的全流程需求。于是，索性親手復(fù)現(xiàn)并精心整理出 Awesome-Chunker 這個(gè)項(xiàng)目。

Awesome-Chunker 的目標(biāo)十分明確：為 RAG 研究者打造一個(gè)全面的文本分塊資源庫(kù)。不管你是想了解基礎(chǔ)的字符分塊邏輯，還是探索基于大模型的語(yǔ)義分塊技術(shù)，在這里都能找到對(duì)應(yīng)的學(xué)術(shù)原理、算法解析和代碼實(shí)現(xiàn)。項(xiàng)目不僅整合了多種分塊方法，還貼心地提供了模型下載和環(huán)境配置指南，讓小伙伴們能快速上手實(shí)踐。

2、已實(shí)現(xiàn)的分塊方案

經(jīng)典分塊：穩(wěn)扎穩(wěn)打的基礎(chǔ)方案

經(jīng)典分塊方法就基于字符、文檔類型等基礎(chǔ)維度進(jìn)行分塊，簡(jiǎn)單高效且實(shí)用性強(qiáng)。

字符分割：支持手動(dòng)設(shè)定固定字符長(zhǎng)度分割，也集成了 LangChain 的 CharacterTextSplitter 和 Llama Index 的 SentenceSplitter，滿足不同場(chǎng)景下的字符級(jí)分塊需求，代碼都在 classic_chunker/character_splitting.py 中。

文檔特定分割：針對(duì) Markdown、Python、JavaScript 等不同類型文檔，有專門(mén)的分割策略，代碼位于 classic_chunker/document_specific_splitting.py。

遞歸字符文本分割：利用 LangChain 的 RecursiveCharacterTextSplitter，基于不同分隔符層級(jí)進(jìn)行遞歸分割，讓分塊更符合文本結(jié)構(gòu)，代碼在 classic_chunker/recursive_character_text_splitting.py。

基于Sentence Transformer語(yǔ)義分塊

語(yǔ)義分塊是提升 RAG 效果的關(guān)鍵一環(huán)，它基于語(yǔ)義相似度對(duì)文本塊進(jìn)行聚類和合并。核心代碼在 semantic_chunker/core.py，其中 sentence_order.py 保持句子順序不變，sentence_disorder.py 則通過(guò)語(yǔ)義聚類重新組織，

Dense X Retrieval：以命題為單位的檢索革新

該方法提出以 “命題” 作為新的搜索單元，顛覆了傳統(tǒng)分塊粒度。基于 Dense X Retrieval 論文的分塊方法，在 dense_x_retrieval/dense_x_retrieval.py 提供了簡(jiǎn)單運(yùn)行示例。方法的詳細(xì)說(shuō)明可查看 dense_x_retrieval/doc 相關(guān)文檔。

LumberChunker：大模型驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)分塊

LumberChunker 借助大語(yǔ)言模型的理解能力，通過(guò)迭代提示 LLM 來(lái)識(shí)別內(nèi)容轉(zhuǎn)換點(diǎn)，將文檔動(dòng)態(tài)分割為語(yǔ)義獨(dú)立的塊。示例代碼在 LumberChunker/Code 文件夾下，算法詳細(xì)解讀在 LumberChunker/doc 中。

Meta-Chunking：介于句子與段落間的邏輯紐帶

Meta-chunking 文本分塊方法是一種通過(guò)句子之間的困惑度動(dòng)態(tài)調(diào)整窗口大小并結(jié)合語(yǔ)義理解來(lái)實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)文本分段的技術(shù)，能有效處理不同長(zhǎng)度文本的語(yǔ)義單元?jiǎng)澐帧?/span>

完整代碼在Meta-Chunking文件夾，算法詳細(xì)解讀在Meta-Chunking/doc中。

3、邀你一起共建

文本分塊技術(shù)仍在不斷發(fā)展，Awesome-Chunker 期待更多開(kāi)發(fā)者加入共建，分享更多優(yōu)質(zhì)的分塊方法、優(yōu)化思路或使用經(jīng)驗(yàn)。如果你在 RAG 任務(wù)中遇到分塊難題，不妨試試這個(gè)項(xiàng)目，或許能找到意想不到的解決方案。

現(xiàn)在就點(diǎn)擊鏈接（https://github.com/jinbo0906/Awesome-Chunker）star 項(xiàng)目，讓我們一起在 RAG 的世界里，用更智能的分塊技術(shù)，解鎖更強(qiáng)大的RAG能力！