>_
RAG

RAG 文本分块

预览文档在向量化和 RAG 中如何被切分成块:按段落、行、句子递归切分(支持中文标点),可按 token 或字符设置块大小和重叠,支持导出 JSON。

本地运行 —— 你的输入不会离开当前页面。

计量单位

    使用说明

    1. 粘贴文档,或打开文本 / Markdown 文件。
    2. 设置块大小和重叠长度,选择按 token(o200k_base)还是按字符计算。
    3. 逐个查看分块结果(重叠部分会高亮),再导出为 JSON 或 JSONL,用于向量化流程。

    常见问题

    块大小设多少合适?

    常见的起点是 300–800 个 token,重叠 10%–20%。块越小检索越精确,块越大保留的上下文越多,最好用你自己的问题和文档实际测试。

    递归切分是怎么工作的?

    先在最强的边界处切分 —— 空行(段落),只有仍然过长的片段才继续按行、句子、分句和词切分。然后把小片段重新合并到大小上限以内,所以分块很少会把一句话从中间切断。

    反馈问题或提建议 →