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阿里雲文章介紹 RAG 文本切分策略
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AI 綜述
2026 年 11 月 3 日 09:51，阿里雲開發者社區發布「用 Java 接入大模型」系列第十三篇，介紹 RAG 離線鏈路中的文本切分，並比較固定長度、按結構及按語義三種策略。文章建議優先按文件結構切分，以長度切分作兜底；只有處理沒有結構的長篇內容時，才考慮語義切分。區塊大小可由 300~500 token 起步，再用約 20 個真實問題檢查召回效果。文章亦指出，中文資料需處理全角標點、編號標題、表格和程式碼，並為每個區塊保存來源、時間、標題路徑及權限標籤。
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最新進展11月3日 09:51
最新報道發布系列第十三篇，介紹 RAG 文本切分策略及相關實務建議。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
11月3日
- 阿里雲開發者社區 AI用 Java 接入大模型（十三）：文本切分策略
「用 Java 接入大模型」系列第十三篇講解 RAG 離線鏈路的文本切分，並比較固定長度、按結構和按語義三種策略的取捨。文章建議優先按文件結構切分，以長度切分兜底，只有處理無結構長篇時才考慮語義切分；區塊大小可從 300~500 token 起步，再用約 20 個真實問題檢查召回效果。中文資料還需處理全角標點、編號標題、表格和程式碼，並為每個區塊保存來源、時間、標題路徑及權限標籤。
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