知识库分段模式

在AI应用中，知识库的分段与数据清洗是至关重要的一步。通过合理的分段方式，不仅能提升LLM（大语言模型）对内容的检索效率，还能显著提高回答的准确性和全面性。今天，我们就来聊聊知识库的两种主要分段模式——通用模式和父子模式，以及它们各自的特点和适用场景。

分段模式

想象一下，你在智能客服场景中提了一个问题，系统需要快速找到工具手册中的关键内容块来回答你的问题。如果知识库的分段不够科学，系统可能要分析整个文档，不仅浪费计算资源，还可能降低回答的精准度。而合理的分段模式能帮助系统迅速定位到最相关的内容，既节省了Tokens，也提升了问答质量。

通用模式

通用模式是知识库的默认分段方式，适合大多数普通场景。它的核心理念是将文档内容拆分成独立的分段，每个分段都可以单独检索。以下是通用模式的主要特点：

1.分段规则灵活
系统根据用户自定义的规则，对内容进行分段。默认的分段标识符是\n，即按照段落分段。不过，如果你有特殊需求，也可以使用正则表达式自定义分段规则，比如按照句子分段。

2.分段长度与重叠

• 最大长度：每段的字符数默认不超过500 Tokens，最大可设置为4000 Tokens。如果内容超出设定长度，系统会自动强制分段。
• 重叠长度：相邻分段之间可以有一定的重叠部分，建议设置为分段长度的10%-25%，以提升召回效果。

3.文本预处理
系统提供了一些基础的清洗规则，比如：

• 替换连续的空格、换行符和制表符。
• 删除URL和电子邮件地址。

4.预览效果
配置完成后，可以通过“预览区块”按钮查看分段效果，直观了解每段的字符数和分段情况。

通用模式的优势在于简单易用，适合结构清晰、段落独立性强的文档场景。但它的不足在于，如果用户问题需要更全面的上下文信息，可能会显得有些局限。

父子模式

父子模式则是在通用模式基础上的一种升级，采用了双层分段结构。通过“父分段”和“子分段”的组合，既能保证检索的精准性，又能提供完整的上下文信息。

1.父分段：提供上下文背景
父分段是较大的文本单位，比如段落或全文，用于提供丰富的上下文信息。父分段的设置包括：

• 分段标识符：默认值为\n，即按照段落分段。你也可以自定义分隔符规则。
• 最大长度：默认500 Tokens，最大支持4000 Tokens。如果选择“全文”作为父分段，则整个文档会被视为一个父分段，适合文本量较小但段落关联性强的场景。

2.子分段：精准匹配用户问题
子分段是父分段中的小单位，比如单个句子，用于提高检索的精确度。子分段的设置包括：

• 分段标识符：默认按照句子分段，可以通过正则表达式自定义。
• 最大长度：默认200 Tokens，最大支持4000 Tokens。
• 文本预处理：同样支持清洗规则，比如替换空格、删除URL等。

3.父子召回机制
父子模式的核心是“子分段匹配，父分段补充”：

• 系统先通过子分段精准匹配用户问题，找到最相关的小块信息。
• 然后，系统将对应的父分段一并发送给LLM，提供完整的上下文背景。

这种双层结构特别适合需要上下文关联的场景，比如AI智能客服。在用户提问时，系统不仅能找到具体的答案，还能补充相关背景信息，确保回答更加完整。

两种模式的应用场景

1. 通用模式
   • 文档结构清晰，段落独立性强。
   • 用户问题不需要太多上下文信息即可回答。
   • 适合普通的FAQ、产品说明书等场景。
2. 父子模式
   • 文档内容复杂，段落之间关联性强。
   • 用户问题需要上下文信息来辅助回答。
   • 适合AI智能客服、解决方案文档等场景。

如何选择分段模式？

如果你是首次创建知识库，建议选择父子模式。虽然它的配置稍微复杂一些，但在检索效果和回答质量上更具优势。需要注意的是，分段模式一旦选定，后续无法更改，新增文档也会沿用同样的分段规则。

我的感受

从我的理解来看，这两种模式各有千秋。通用模式适合简单直接的需求，而父子模式则更适合复杂场景。特别是在需要上下文的情况下，父子模式的效果会更好。如果你对分段规则不熟悉，也不用担心，系统的预览功能能让你直观地看到分段效果，随时调整配置。

总之嘛，选择合适的分段模式，能让你的知识库如虎添翼，让AI回答更精准、更贴心！

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