在RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）应用中，文本分块（Text Chunking）是连接“知识存储”与“检索-生成”的核心预处理步骤，其重要性体现在对检索效率、相关性、生成质量及系统灵活性的多维度影响。
首先松哥和大家讨论第一个问题，就是为什么我们要重视文本切分。
一 为什么文本切分很重要1.1 提升检索相关性：精准匹配用户需求
RAG 的核心是“先检索、后生成”，而检索的本质是从知识库中找到与用户查询语义最相关的信息。文本分块直接影响检索的精准度：
若文本未分块（或块过大），单个块可能包含多个无关主题。例如，一篇同时讨论“人工智能伦理”和“机器学习算法”的文章，若作为一个整块存储，当用户查询“人工智能伦理”时，检索结果会包含大量“算法”的冗余信息，干扰相关性判断。 合理分块（如按段落、主题或逻辑单元分割）可使每个块聚焦单一语义。例如，将上述文章拆分为“伦理争议”“算法原理”两个块，用户查询时能精准匹配目标块，减少无关信息干扰。
1.2 优化检索效率：降低计算成本与延迟
RAG 依赖向量数据库存储文本的向量表示（通过嵌入模型生成），检索时需计算“用户查询向量”与“文本块向量”的相似度。分块对效率的影响体现在：
减少冗余计算：大块文本的向量表示可能“平均化”细节信息（如长文档中某句话的关键信息被稀释），导致检索时需对比更多无效内容。分块后，每个块的向量更“聚焦”，相似度计算更高效。 适配数据库性能：向量数据库的检索速度与单个向量的处理成本相关。相同长度的文档，分块后单个块的字符数更少，生成向量的计算量更低，且批量检索时可通过并行处理提速（尤其对长文档，如书籍、报告等）。
1.3 保障生成质量：为LLM提供精准上下文
LLM（大语言模型）生成回答时，依赖检索到的文本块作为“事实依据”。分块质量直接影响输入 LLM 的上下文有效性：
减少噪声干扰：若检索到的块包含大量无关信息，LLM 可能被误导（如生成与查询无关的内容，或混淆不同主题的信息）。例如，用户问“如何预防新冠”，若检索到的块同时包含“新冠预防”和“流感治疗”，LLM 可能错误关联两者。 适配 LLM 上下文窗口：所有 LLM 均有最大输入长度限制（如 GPT-3.5 的 4k tokens）。若文本块过大，可能导致检索到的相关块因长度超限被截断，或挤压 LLM 的生成空间。分块后可灵活选择多个小而精的块，在窗口限制内纳入更多关键信息。
一般我们通过嵌入模型来生成嵌入向量，而嵌入向量往往也有上下文窗口大小的限制。以常见的 bge-m3 为例，我们可以在介绍文档中看到最大 token 数的限制。
当然，我们也可以直接在模型的配置文件中找到 token 上限：
上图是在 tokenizer_config.json 文件中找到的配置，有的是在 config.json 配置文件中。
1.4 适配长文档处理：突破“上下文窗口限制”
现实中，RAG 的知识库常包含长文档（如论文、手册、法律条文等），其长度远超 LLM 的上下文窗口（例如，一本 300 页的技术手册）。文本分块是处理这类文档的核心手段：
拆分后“分而治之”：通过分块将长文档拆解为多个子单元，每个子单元可独立存储和检索。例如，将技术手册按“安装步骤”“故障排除”“维护指南”分块，用户查询“如何排除启动故障”时，仅需检索“故障排除”相关块，无需处理整本书。 保留细节信息：长文档的整体向量可能丢失局部细节（如某段关键操作步骤），而分块后每个子单元的向量能更精准地代表其细节，确保检索时不遗漏重要信息。
1.5 平衡“完整性”与“聚焦性”：避免信息割裂
分块的核心挑战是“如何划分边界”，而合理分块能在“信息完整”与“聚焦性”间找到平衡：
若块太小（如单句），可能割裂语义逻辑（如拆分一个完整的论证过程），导致检索到的信息碎片化，LLM 无法理解上下文关联； 若块太大（如整章），则回到“冗余信息”的问题。
针对这里第一小点，松哥举个例子。
假设原文是一段关于"气候变化对农业影响"的论证：
①. 全球平均气温上升会导致极端天气事件增加。
②. 干旱和洪涝频率上升会直接破坏农作物生长周期。
③. 这将导致主要粮食产区的产量下降。
④. 最终可能引发全球粮食供应紧张和价格波动。
这四句话构成一个完整的因果链论证：气温上升→极端天气→作物受损→粮食危机。
如果按单句分块存储，当用户查询"气候变化为何会导致粮食价格上涨"时：
系统可能只检索到第 ④ 句（直接提到价格波动） 但缺失了 ①②③ 句的因果铺垫，导致 LLM 无法理解"气候变化→价格上涨"的完整逻辑链条 生成的回答可能变得牵强（如"粮食价格上涨可能与气候变化有关"），而非基于完整论证的确定性结论（如"气候变化通过影响农作物生长，最终导致价格波动"）
这种情况下，过度细碎的分块割裂了语义关联，使检索到的信息失去了上下文支撑，LLM自然无法生成逻辑完整的回答。
因此，优质分块策略（如按语义、段落、标点符号分块）需确保每个块既能独立表达完整信息，又不包含无关内容，这是 RAG 系统性能的关键前提。
二 文本该如何切分那么文本该如何切？
虽然文本切分策略很多，但是 Java 在这块现有框架目前支持的比较少，Spring AI 中仅有一个 TokenTextSplitter，而在 Spring AI Alibaba 中则多支持了一个 SentenceSplitter。
我们来简单看看这两种切分策略。
2.1 TokenTextSplitter
在 Spring AI 中，TokenTextSplitter 是一个用于文本分割的工具类，主要功能是将长文本按照令牌（Token）数量进行拆分，适用于处理超出大语言模型（LLM）上下文窗口限制的文本内容。它是实现文本分块（Text Chunking）的重要组件，通常在构建检索增强生成（RAG）等应用时使用。
TokenTextSplitter 通常使用与 LLM 一致的令牌化逻辑（通常基于 OpenAI 的 tiktoken 库），确保分割结果与模型的令牌计数一致；并且 TokenTextSplitter 会尽量在自然边界（如句子结束处）进行分割，避免将完整语义拆分到不同文本块中。
我们来看一段简单的示例代码：
List<Document> documents = myTikaDocumentReader.loadText();
TokenTextSplitter splitter = new TokenTextSplitter(30,10,3,2000,true);
List<Document> chunks = splitter.apply(documents);
for (Document chunk : chunks) {
System.out.println("内容块: " + chunk.getText());
System.out.println("元数据: " + chunk.getMetadata()); // 继承原始文档元数据
}
在构建 TokenTextSplitter 的时候，有五个参数，含义分别如下：
TokenTextSplitter 处理流程如下：
编码阶段：使用 CL100K_BASE 编码将输入文本转换为令牌序列。 分块切割：按 defaultChunkSize 将令牌序列切割为块。 断点优化：对每个块尝试在 minChunkSizeChars 后寻找自然断点（句号、问号、感叹号或换行符）。找到断点则截断，否则保留原始切割点。 格式处理：修剪空白字符，按 keepSeparator 决定是否保留换行符。仅保留长度 ≥minChunkLengthToEmbed 的块。 循环处理：重复切割直至处理完所有令牌或达到 maxNumChunks 限制。
以上代码最终切块后的结果如下：
2.2 SentenceSplitter
Spring AI Alibaba 的 SentenceSplitter 是一个专为文本分块设计的组件，主要用于优化 RAG（检索增强生成） 流程中的文档预处理阶段。它通过智能拆分长文本为语义连贯的句子组，确保后续向量化处理能保留上下文完整性，从而提升大模型在问答、知识检索等任务中的准确性。
SentenceSplitter 的工作流程分为两步：
句子拆分：基于预训练的 OpenNLP 句子检测模型（opennlp-en-ud-ewt-sentence-1.2-2.5.0.bin），将原始文本分割为独立句子。 动态分块合并：根据预设的 chunkSize（默认 1024 tokens），计算每个句子的 token 数量（使用 CL100K_BASE 编码），将相邻句子合并为不超过 token 上限的文本块。
代码案例如下：
List<Document> documents = myTikaDocumentReader.loadText();
SentenceSplitter splitter = new SentenceSplitter(128);
List<Document> chunks = splitter.apply(documents);
for (Document chunk : chunks) {
System.out.println("内容块: " + chunk.getText());
System.out.println("元数据: " + chunk.getMetadata()); // 继承原始文档元数据
}
这是目前我们在 Java 相关框架中支持的分块方案。
还有其他一些分块思路，这里也和大家聊聊，大家可以结合自己的项目需求，自行实现。
2.3 固定长度分块（Fixed-Length Chunking）
思路
将文本按照预设的固定长度（如字符数、token 数）进行均匀拆分，不考虑文本的语义、结构或标点等信息，当剩余文本长度不足固定长度时，作为最后一个块保留。
原理
核心是“机械切割”，以量化的长度为唯一标准，不涉及对文本内容的理解。 例如：设定固定长度为 100 字符，无论文本是句子、段落还是代码，均从开头每 100 字符切分一次。
适用场景
文本结构简单、语义连贯性较弱的场景（如日志、长串无标点的字符）。 快速实现分块的初步方案，作为复杂分块策略的基础参考。
优缺点
优点：实现简单、效率高，分块结果可预测。 缺点：容易割裂完整语义（如拆分一个句子、一个论证过程），导致块内信息碎片化或跨块语义不连贯。
2.4 递归分块（Recursive Chunking）
思路
以“先大后小”的层级逻辑分块，优先按大粒度分隔符（如段落、章节）切分，若分块后仍超过预设长度，则递归使用更小粒度的分隔符（如句子、逗号）继续切割，直到所有块的长度符合要求。
原理
基于“自然分隔符优先级”设计，假设文本中天然存在的分隔符（如换行、句号）能体现语义停顿，优先保留这些分隔符划分的完整单元。 例如：预设长度为 500 字符，先按段落（换行符）切分，若某段落超过 500 字符，则按句号（句子）切分该段落；若某句子仍过长，则按逗号切分，以此类推。
适用场景
结构化较强、存在多层级语义分隔的文本（如文章、书籍、长文档）。 希望在控制块长度的同时，最大程度保留语义完整性的场景。
优缺点
优点：平衡了长度控制和语义连贯性，减少对完整语义单元的割裂。 缺点：实现较复杂，需要定义分隔符优先级；对无明显分隔符的文本效果有限。
2.5 按结构分块（Structural Chunking）
思路
根据文本的固有结构特征（如格式标记、逻辑层级）进行分块，将具有相同结构属性的内容划分为一个块。
原理
依赖文本的“结构性标记”，这些标记可能是显式的（如 HTML 标签、Markdown 标题、PDF 的章节标题），也可能是隐式的（如表格、代码块、列表的格式）。 例如： 对 HTML 文本，按 <h1>（一级标题）、<p>（段落）、<table>（表格）等标签分块，每个标签内的内容作为独立块。对 Markdown 文本，按 #（标题）、-（列表项）、（代码块）分块。
适用场景
结构化文档（如网页、Markdown文档、PDF报告、带格式的Word文档）。 需要保留特定结构单元（如表格、代码块、章节）的场景，避免结构被破坏。
优缺点
优点：能精准提取结构化单元，块内信息关联性强，适合后续针对特定结构的处理（如单独解析表格、代码）。 缺点：依赖文本结构的规范性，对无显式结构的文本（如纯文本小说）效果差。
2.6 按标点分块（Punctuation-Based Chunking）
思路
以标点符号作为分块的主要依据，将标点符号（如句号、问号、感叹号、分号）分隔的内容划分为独立块，通常优先使用表示语义停顿较强的标点。
原理
假设标点符号是语义完整的边界，例如句号、问号通常标志一个完整句子的结束，分号标志句内的逻辑分隔，基于此划分的块能保留完整的短句或分句。 例如：按句号（.）分块，每个句子作为一个块；若句子过长，可进一步按分号（;）或逗号（,）细分。
适用场景
以句子为基本语义单元的文本（如散文、论文、对话记录）。 希望块内信息是完整短句，方便后续按句子级进行检索或处理的场景。
优缺点
优点：块内语义相对完整，符合人类阅读的自然停顿习惯。 缺点：对长句（如无标点的长段落）或标点使用不规范的文本（如大量省略标点）效果差，可能导致块过长或过短。
总结
实际应用中，常结合多种策略（如递归分块中融入标点和结构信息），以适应复杂文本的分块需求。
