检索增强RAG中有哪些好用的Chunk切分方法？
2024-04-16 阅读 11
在增强的RAG（Retrieval-Augmented Generation）中，有一些常用的Chunk切分方法，例如：
1. 基于语法的Chunk切分：使用语法分析工具（如spaCy、Stanford CoreNLP等）来识别句子中的短语结构，然后将其切分为有意义的Chunk。
2. 基于词性标注的Chunk切分：利用词性标注工具（如NLTK、spaCy等）来标注句子中的词性，然后根据词性标签将句子切分为Chunk。
3. 基于规则的Chunk切分：设计特定的规则来识别句子中的Chunk，例如基于关键词匹配、句法结构等规则。
4. 基于机器学习的Chunk切分：使用机器学习模型（如CRF、BiLSTM-CRF等）来训练模型，以识别句子中的Chunk。
这些方法可以根据具体的任务需求和数据特点选择合适的Chunk切分方法，并结合增强的RAG模型进行应用。
更新于 2024年11月21日
