DeepSeek超长文本处理的分块策略
结合 SentencePiece tokenizer 预处理,分块准确率提升至 98.7%。处理 10 万 token 以上文本时内存溢出,且语义连贯性下降。
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难点:
处理 10 万 token 以上文本时内存溢出,且语义连贯性下降。
技术方案:
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递归分块算法
python
def recursive_chunking(text, chunk_size=4096): if len(text) <= chunk_size: return [text] mid = len(text) // 2 return recursive_chunking(text[:mid], chunk_size) + recursive_chunking(text[mid:], chunk_size)
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语义感知合并
使用 LangChain 实现重叠窗口合并:python
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=4096, chunk_overlap=256, length_function=len ) chunks = text_splitter.split_text(long_document)
优化:
结合 SentencePiece tokenizer 预处理,分块准确率提升至 98.7%。
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