LangChain4j RAG分块实现

### 关于 LangChain4j 中 RAG 的分块实现 在 LangChain4j 的 RAG（检索增强生成）实现中，分块是一个重要的预处理步骤。它将文档分割成较小的部分以便更好地进行向量化和存储。这种技术可以显著提高检索效率以及模型的理解能力。 #### 文档加载与解析 首先，通过 `FileSystemDocumentLoader` 加载文件，并使用合适的 `DocumentParser` 将其转换为可操作的结构化数据[^2]： ```java Path documentPath = Paths.get(VectorTest.class.getClassLoader().getResource("rag/terms-of-service.txt").toURI()); DocumentParser documentParser = new TextDocumentParser(); Document document = FileSystemDocumentLoader.loadDocument(documentPath, documentParser); System.out.println(document.text()); ``` 此部分代码展示了如何从指定路径读取文档并将其解析为文本形式。 #### 分块逻辑 为了支持更高效的检索，在实际应用中需要对文档内容进行分块处理。虽然当前引用未提及具体分块方法，但在常见的实践场景下，可以通过以下方式完成分块： 1. **基于字符长度** 使用滑动窗口的方式按固定字符数切分文档。 ```java public List<String> splitByCharacter(String text, int chunkSize) { List<String> chunks = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < text.length(); i += chunkSize) { int end = Math.min(text.length(), i + chunkSize); chunks.add(text.substring(i, end)); } return chunks; } ``` 2. **基于语义单元** 利用自然语言处理工具识别句子边界或其他语义单位作为切割依据。这种方式能够保留上下文信息，更适合复杂应用场景。 ```java import org.apache.commons.lang3.StringUtils; public List<String> splitBySentence(String text, int maxChunkLength) { String[] sentences = StringUtils.splitPreserveAllTokens(text, ".!?"); List<String> chunks = new ArrayList<>(); StringBuilder currentChunk = new StringBuilder(); for (String sentence : sentences) { if (currentChunk.length() + sentence.length() <= maxChunkLength) { currentChunk.append(sentence).append(" "); } else { chunks.add(currentChunk.toString().trim()); currentChunk = new StringBuilder(sentence.trim()).append(" "); } } if (!currentChunk.toString().isEmpty()) { chunks.add(currentChunk.toString().trim()); } return chunks; } ``` 以上两种方法分别适用于不同需求下的分块任务。前者简单高效但可能会破坏语义连贯性；后者则更加注重保持原文本的意义完整性[^3]。 #### 向量化与存储 经过分块后的每一段文字都需要被转化为数值表示形式存入数据库供后续查询使用。这一过程中会涉及到嵌入层的应用——即将字符串映射到高维空间中的矢量点集。最终这些矢量会被保存至专门设计的支持快速近似最近邻搜索的数据结构当中去。 --- ###