
卷起来了!长文本向量模型分块策略大比拼
卷起来了!长文本向量模型分块策略大比拼长文本向量模型能够将十页长的文本编码为单个向量,听起来很强大,但真的实用吗? 很多人觉得... 未必。 直接用行不行?该不该分块?怎么分才最高效?本文将带你深入探讨长文本向量模型的不同分块策略,分析利弊,帮你避坑。
来自主题: AI技术研报
7713 点击 2024-12-13 11:33
长文本向量模型能够将十页长的文本编码为单个向量,听起来很强大,但真的实用吗? 很多人觉得... 未必。 直接用行不行?该不该分块?怎么分才最高效?本文将带你深入探讨长文本向量模型的不同分块策略,分析利弊,帮你避坑。
之前我们聊过 RAG 里文档分块 (Chunking) 的挑战,也介绍了 迟分 (Late Chunking) 的概念,它可以在向量化的时候减少上下文信息的丢失。今天,我们来聊聊另一个难题:如何找到最佳的分块断点。
AI中的应用:在机器学习中,单条数据样本的表征都是以向量化的形式来完成的。向量化的方式可以帮助AI算法在迭代与计算过程中,以更高效的方式完成。