大模型预处理核心技术深度解析：文档分块、分词与向量嵌入实战指南

一、文档分块：知识结构化的基石

1.1 文档分块的本质与价值

文档分块（Chunking）是将长文本分割为语义连贯的片段的过程，是构建高效检索系统的基础。其核心价值体现在：

• 上下文保留：确保每个分块包含完整语义单元（如段落、章节）

• 处理效率：将GB级文档转化为可管理的处理单元（通常512-1024 tokens）

• 检索精度：提升向量搜索的相关性（分块质量直接影响召回率）

工业级案例：某法律AI系统通过优化分块策略，合同条款检索准确率从68%提升至92%

1.2 分块策略技术选型矩阵

递归分块代码示例：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter  
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(  
    chunk_size=512,          # 目标块大小  
    chunk_overlap=64,        # 块间重叠  
    separators=["\n\n", "\n", "。", "！", "？"] # 分割符优先级  
)  
chunks = text_splitter.split_text(long_text)

二、文本分词：语言理解的原子操作

2.1 分词技术演进路线

原始文本 → 字符级处理 → 词典匹配 → 统计模型 → 深度学习  

中文分词难点：

• 无显式分隔符（对比英文空格分词）

• 歧义切分（如"研究生命"可切分为"研究/生命"或"研究生/命"）

2.2 四大分词方法对比

Jieba实战示例：

import jieba  
jieba.load_userdict("custom_dict.txt")  # 加载领域词典  
text = "自然语言处理是人工智能的核心领域"  
print(jieba.lcut(text))  
# 输出：['自然语言', '处理', '是', '人工智能', '的', '核心', '领域']

三、向量嵌入：语义映射的魔法

3.1 嵌入模型演进史

Word2Vec → GloVe → BERT → Sentence-BERT → LLM Embeddings  

技术指标对比：

3.2 主流工具性能评测

BERT向量提取示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel  
import torch  
model = AutoModel.from_pretrained("BAAI/bge-large-zh")  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BAAI/bge-large-zh")  
inputs = tokenizer("自然语言处理", return_tensors="pt")  
with torch.no_grad():  
    outputs = model(**inputs)  
embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)

四、工业级预处理流水线设计

4.1 最佳实践架构

文档解析：PDF/Word/HTML格式转换

分块处理：滑动窗口+语义分块混合策略

文本清洗：去除噪音字符、标准化表达

分词优化：领域词典+深度学习联合切分

向量生成：动态选择嵌入模型

4.2 性能优化技巧

• 并行处理：

from multiprocessing import Pool  
with Pool(8) as p:  
    chunks = p.map(split_func, doc_list)

• 量化加速：FP32 → FP16使推理速度提升1.8倍

• 缓存机制：高频查询结果缓存命中率>85%

掌握文档分块、分词与向量嵌入技术，是构建高效NLP系统的关键基础。