day: 21date: 2026-08-28keyword_en: Chunkingkeyword_zh: 文本切块category: 智能体与上下文reading_time: 8一句话说清：把一整本文档切成一口大小的小段，方便模型检索时精准命中，又塞得进上下文窗口。1. 它到底在说什么文本切块就是把一大段文档，切成适合检索和阅读的小段。你可以把它想象成给一本厚书标页码、拆章节：整本书直接检索，你永远找不到“具体哪句话”在哪一页；切成小段后，每次只把最相关的那几页递给读者，又准又不累赘。在上一期讲到的 RAG（检索增强生成）里，切块是真正动手的第一步——文档不会整本塞进检索，而是先被切成片段，各自变成向量存进向量库。2. 为什么现在这个词很热切块本身不是新概念，但它随着 RAG 的走红成了“第一道工序”。关键的演进脉络大致是：2020 年 RAG 论文（Lewis 等人，NeurIPS 2020）提出“先检索再生成”，天然要求把知识库切小才能精 【AI黑话日日新】Day 021｜Chunking（文本切块）
day: 21date: 2026-08-28keyword_en: Chunkingkeyword_zh: 文本切块category: 智能体与上下文reading_time: 8一句话说清：把一整本文档切成一口大小的小段，方便模型检索时精准命中，又塞得进上下文窗口。1. 它到底在说什么文本切块就是把一大段文档，切成适合检索和阅读的小段。你可以把它想象成给一本厚书标页码、拆章节：整本书直接检索，你永远找不到“具体哪句话”在哪一页；切成小段后，每次只把最相关的那几页递给读者，又准又不累赘。在上一期讲到的 RAG（检索增强生成）里，切块是真正动手的第一步——文档不会整本塞进检索，而是先被切成片段，各自变成向量存进向量库。2. 为什么现在这个词很热切块本身不是新概念，但它随着 RAG 的走红成了“第一道工序”。关键的演进脉络大致是：2020 年 RAG 论文（Lewis 等人，NeurIPS 2020）提出“先检索再生成”，天然要求把知识库切小才能精 RELATED READING
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