选择合适的chunk_size很关键,它在很多地方都会影响 RAG 系统的效率和准确性: 相关性和细粒度:较小的chunk_size,比如 128,会产生更细粒度的块。但这种细粒度可能会带来风险:重要信息可能不在检索最多的块中,特别是当 similarity_top_k 设置限制为 2 时。相反,一个chunk_size为 512 的设置可能会在顶部的块中...
results=param_tuner.tune() objective_function_semantic_similarity 函数的定义如下,其中 param_dict 包含了参数 chunk_size 和 top_k 以及它们对应的值: # contains the parameters that need to be tunedparam_dict = {"chunk_size": [256,512,1...
chunk_overlap:如果仅仅使用chunk_size来切割时,前后两段字符串重叠的字符数量。 add_start_index:是否在元数据中包含每个块在原始文档中的起始位置 length_function:如何计算块的长度。默认情况下,只计算字符数,但通常在此处传递令牌计数器 重复字段的意义:块之间保持一些重叠,以确保语义上下文不会在块之间丢失。在大...
随着chunk_size的增加,输入LLM生成答案的信息量也会增加。虽然这可以确保更全面的上下文,但它也可能减慢系统响应的速度。 挑战如果文档块太小,它可能不包含LLM回答用户查询所需的所有信息,如果块太大,则可能包含太多不相关的信息,这会使LLM感到困惑,或者可能太大而无法适应上下...
1、RAG整个流程的核心节点如下: 第一个重要的节点就是chunk。chunk最核心的目的就是把相同语义的token聚集在一起,不同语义的token互相分开,利于后续的retrieve和rerank。举个例子:今天天气很好,我和小明在一起打篮球。隔壁老王在家里看电视。小明的妈妈在家里做晚饭,
第一步先把原文档分割,分割的后的文档会用LLM提取命名实体、实体关系等。chunk size过大会导致扣取的实体和关系偏少,召回率降低。这里以chunk size=600和2400分别做测试,600的chunk size召回了两倍的实体! 2、Text Chunks → Element Instances The baseline requirement for this step is to identify and extract...
parent_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1500), ) parent_document_retriever.add_documents(docs_splits) # Create a retrieval-augmented generation (RAG) chain rag_chain_pr = ( {"context": parent_document_retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()} ...
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterCHUNK_SIZE = 512CHUNK_OVERLAP = 128splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=CHUNK_SIZE, chunk_overlap=CHUNK_OVERLAP, separators=[". "],)splits = splitter.split_documents([doc])3、在 Pinecone 中创建一个索引。imp...
「数据分块」:因为文档在其原始状态下太长(将近5万行),无法放入大模型的上下文窗口,所以需要将其分成更小的部分。LangChain 内置了许多用于文本的分割器。这里使用 chunk_size 约为 1024 且 chunk_overlap 为128 的 CharacterTextSplitter 来保持块之间的文本连续性。
文档分割，借助 langchain 的字符分割器。代码中我们指定 chunk_size=500, chunk_overlap=10， 这样的意思就是我们每块的文档中是 500 个字符，chunk_overlap 表示字符重复的个数，这样可以避免语义被拆分后不完整。# 文档分割 from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter # 创建拆分器 text...