如何为大语言模型应用选择分块策略：基于决策树的 RAG 实践指南

构建 RAG 系统时需要根据文档结构和检索任务选择匹配的分块方式，以避免检索缺失或上下文断裂。文章提出了一套包含六个递进问题的决策树，系统对比了不分块、基于文档结构、Late chunking、自适应、分层、基于大语言模型、语义分块、Agent 分块、递归分块和固定大小分块等策略的适用前提与成本权衡。同时，文中梳理了分块跨度过大、切分截断表格等常见异常表现及对应的修复策略。