三种处理长文档的方案
(1) 基础方案:RAG(检索增强生成)
原理:把文档拆分成小块(如每块 512 字),用关键词匹配(如 BM25 算法)找到最相关的片段,再交给模型生成回答。
优点:速度快。
缺点:关键词匹配可能漏掉语义相关的部分,比如用户问“代码逻辑”,但文档里用的是“函数调用”。
(2) 进阶方案:分块阅读
原理:对每一块文本先用模型判断是否相关,再提取关键句子,最后合并成答案。
优点:比 RAG 更精准,能理解语义。
缺点:需要多次调用模型,速度较慢。
(3) 高级方案:逐步推理
原理:复杂问题拆解成多个小问题,逐个用分块阅读解决,再综合答案。
适用场景:适合需要多步推理的问题(如“比较 A 和 B 的优缺点”)。
效果:在测试中,这种方法比直接外推上下文或 RAG 更准确。
实际应用示例
用户提问:“什么是边际效应?”并上传一本经济学 PDF。
处理流程: 提取问题中的关键词(如“边际效应”“marginal effect”)。 用混合检索(关键词+语义)找到文档中最相关的段落。将相关文本拼接成提示词,交给模型生成回答。
技术优势 支持超长文档:突破模型本身的上下文限制(如 4K),处理百万字内容。
灵活性强:可根据需求选择不同方案(速度 vs. 精度)。
适用场景
学术研究:快速从长篇论文中提取关键信息。
企业知识库:自动回答员工关于内部文档的疑问。
法律/金融:分析合同或财报中的细节。
通俗比喻
想象你在图书馆找答案:
RAG 像用目录快速翻到可能相关的几页,但可能错过细节。
分块阅读 像逐页浏览,标记有用的句子,更准但更慢。
逐步推理 像把大问题拆成小问题,分阶段解决,适合复杂任务。
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