利用大模型對文章進行分段以提高向量搜索準確性，需結合文本語義理解、分塊策略優化以及向量表示技術。以下是系統性的解決方案：

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一、分塊策略的核心原則

1. 語義完整性優先
   分塊需確保每個文本單元在語義上獨立且完整。研究表明，當分塊內容保持單一主題時，向量嵌入的語義表征能力提升23%-45%。例如，采用遞歸分割法時，優先按段落分隔符（如"\n\n"）切分，其次按句子邊界處理。

2. 動態分塊長度控制

   • 固定長度分塊：適用于結構化文本（如技術文檔），通常設置512-1024 tokens為閾值。實驗顯示512 tokens分塊在語義密度與檢索效率間達到最佳平衡。
   • 自適應分塊：針對敘事文本（如小說），利用大模型動態識別內容轉折點。例如LumberChunker方法通過LLM迭代分析上下文，確定語義斷點并調整分塊大小。

3. 重疊機制設計
   相鄰分塊設置20%-30%內容重疊可降低信息丟失風險。例如，在遞歸切分中保留前一分塊的末段作為下一分塊的開頭，使檢索時能捕捉跨段落的關聯語義。

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二、主流分塊方法及適用場景

方法	技術原理	適用場景	工具示例
遞歸字符切分	按層級分隔符（段落