文本切分确实是整个流程里最基础也最关键的环节，尤其当面对PDF、技术文档、多模态资料这些结构复杂的材料时，切分效果直接影响后续的向量表达和检索质量。
首先：我们结合场景来看，你可以先看看下面的场景中，是否存在你正在面对的。
- 中文/技术文档：技术手册、法律合同等强逻辑文档。
- 高逻辑连贯性要求：学术论文、产品说明书等结构化内容。
- 多模态/扫描文档：医疗报告、技术白皮书、扫描版图文文档。
一、语义切分：以逻辑单元为最小单位，确保信息完整
这是处理复杂文档最根本的原则，核心是避免在句子或段落中间生硬切断语义：
- 递归分割法：按层级切分（段落→句子→单词），配合重叠机制（20%-30%重叠）保留上下文。例如，用 RecursiveCharacterTextSplitter 工具，设置 chunk_size=512、chunk_overlap=150，兼顾效率与语义连续。
- 语义边界检测：用NLP工具识别逻辑转折点：
- BERT-NSP模型：判断相邻段落是否语义衔接，低于阈值则切分；
- OpenNLP句子解析：适合英文文档，避免因缩写/小数点误切；
- 中文专用工具（如HanLP/jieba）：解决中文无空格分词问题。
二、动态分块技术：根据内容结构自适应调整粒度
固定分块在面对标题层级复杂或图文混排文档时容易失效：
- 标题引导分块：识别PDF中的多级标题，将同一子标题下的段落合并为一个语义块；
- 相似性聚类分块：计算句子间余弦相似度，低于阈值时断开（如 SemanticSplitterNodeParser 工具）；
- 混合分块策略：
- 正文按语义段切分；
- 表格/代码块整块保留，避免碎片化。
三、专业文档处理：针对领域特性设计切分规则
领域术语、特殊符号容易导致误分割：
- 医疗/法律文档：建立领域缩略词库（如 “q.d.” 不视为句尾），保护条款编号完整性；
- 含代码/公式的文档：用正则隔离非自然语言片段，独立嵌入；
- 多模态文档（VisRAG方案）：
- 文本与图像协同切分：将关联的图文段落绑定为同一块；
- 三种召回策略：页面拼接、加权选择、多图像VLM，保留视觉信息。
四、智能切分方法：基于大模型的新兴方案（适合高阶优化）
适合对效果有极致要求的场景，依赖LLM推理能力：
- Meta-Chunking（论文《Meta-Chunking: Learning Efficient Text Segmentation via Logical Perception》）
通过两种策略识别深层逻辑关系：- Margin Sampling Chunking：LLM判断连续句子是否应分割，按概率差动态阈值切分；
- Perplexity Chunking：低困惑度句子视为分块边界（因模型更“确定”此处语义完整）。
- LumberChunker：迭代调用LLM定位语义转折点，资源消耗较大但更精准。
五、向量检索协同优化：从分块到检索的端到端设计
切分最终服务于检索，需全局优化：
- 关键信息索引：构建二级索引，仅对摘要性“关键信息”做向量化（如标题/实体词），原始文本作为附加内容，减少噪声；
- 多粒度向量存储：同步存储句子级、段落级向量，应对粗细粒度查询需求；
- 检索后重排序：先召回Top-K块，再用Cross-Encoder重排，提升精度。
效果：在ChatPDF类应用中广泛验证，回答准确率提升30%+。
若希望深入前沿方法，可重点阅读：
- 《Meta-Chunking: Learning Efficient Text Segmentation via Logical Perception》（2024）
- 《VisRAG: Vision-based Retrieval-augmented Generation》（多模态文档处理）
如果你觉得论文看起来太枯燥，可以看看：Meta-Chunking：一种新的文本切分策略