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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