深度思考：当 LLM 进化到能够处理百万级 Token 后，‘分块（Chunking）’这个概念是否会从 RAG 中消失？

各位同仁，下午好！

今天，我们齐聚一堂，探讨一个在RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）领域中既基础又充满变革潜力的话题：当大型语言模型（LLM）的上下文窗口拓展至百万级Token时，我们今天所熟知的“分块（Chunking）”概念，是否会从RAG的工作流中彻底消失？作为一个在编程领域深耕多年的专家，我将从技术和工程实践的角度，为大家剖析这一演进对我们未来系统设计可能带来的深远影响。

当前RAG与分块的基石

要理解未来的变化，我们必须首先回顾RAG技术栈中“分块”存在的必然性。目前，RAG的核心思想是通过检索相关的外部信息来增强LLM的生成能力，从而克服LLM知识滞后、产生幻觉以及无法访问私有数据的问题。而在这个过程中，分块扮演着至关重要的角色。

为什么我们需要分块？

1. LLM上下文窗口的限制： 尽管最新的LLM模型上下文窗口已达到数十万Token，但对于处理大型文档集合（如一本百科全书、一个大型代码库或多年的会议记录），这些窗口仍然显得捉襟见肘。直接将整个大型文档送入LLM，不仅会迅速超出其处理上限，还会带来巨大的计算负担和高昂的API成本。
2. 计算效率与成本： LLM的推理成本与输入Token的数量呈指数级或至少是显著的线性增长。即使模型能够处理超长上下文，如果每次查询都需处理百万级Token，其延迟和费用将是大多数应用场景无法承受的。
3. “信息稀释”与“迷失在中间”问题： 研究表明，即使在能够处理较长上下文的模型中，LLM也倾向于忽略位于长输入中间的关键信息。这被称为“迷失在中间”（Lost in the Middle）问题。将信息分解成更小的、更聚焦的块，有助于确保检索到的信息更直接地被LLM关注。
4. 向量数据库的效率： RAG系统通常依赖向量数据库存储和检索信息。向量数据库在处理中等大小的“块”时表现最佳。如果尝试对整个大型文档进行嵌入并存储，其高维向量的相似性搜索效率会下降，且在索引、更新和检索时的性能都会受到影响。较小的块更易于进行精确的语义匹配，从而提高检索的相关性。

常见的分块策略

分块并非简单的文本分割，它融合了多种策略，旨在最大化检索效果和LLM的理解能力。

1. 固定大小分块（Fixed-Size Chunking）：
   这是最直观的方式，将文本按照预设的字符数或Token数进行分割。通常会加入一定量的重叠（overlap），以保留块之间的上下文联系。
   • 优点： 实现简单，适用于各种文本类型。
   • 缺点： 容易在句子或段落中间截断，破坏语义完整性。
2. 句子分割（Sentence Splitting）：
   将文本分割成独立的句子。然后，可以根据需要将多个句子合并成块，或者直接以句子为单位进行嵌入。
   • 优点： 语义单位完整，更自然。
   • 缺点： 句子长度差异大，导致块大小不一；有时单个句子上下文不足。
3. 递归分块（Recursive Splitting）：
   尝试按照一系列分隔符（如段落、句子、字符）递归地分割文本，直到块大小满足要求。这是一种更智能的固定大小分块变体。
   • 优点： 优先保留更高级别的语义结构，减少语义破坏。
   • 缺点： 仍然可能在不自然的地方分割。
4. 语义分块（Semantic Chunking）：
   基于文本内容的语义相似性进行分割。例如，使用嵌入模型计算句子或小块的相似度，并在相似度下降的“边界”处进行分割。
   • 优点： 块内部语义高度一致，外部语义差异大，有助于提高检索质量。
   • 缺点： 计算成本较高，依赖高质量的嵌入模型。
5. 基于文档结构的分块：
   利用文档的自然结构（如Markdown的标题、HTML标签、PDF的章节）进行分块。
   • 优点： 块具有明确的逻辑边界和上下文。
   • 缺点： 依赖于文档的结构化程度。

为了更好地说明，让我们看一个使用LangChain进行递归分块的简单Python代码示例。

import os
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 假设我们有一个非常长的文档内容
long_document_content = """
# Introduction to Quantum Computing

Quantum computing represents a paradigm shift from classical computing by leveraging the principles of quantum mechanics. Unlike classical bits, which can be either 0 or 1, quantum bits (qubits) can exist in a superposition of both states simultaneously. This fundamental difference allows quantum computers to perform certain computations exponentially faster than their classical counterparts.

## Key Principles

### Superposition
Superposition is the ability of a qubit to exist in multiple states at once until it is measured. For example, a single qubit can be 0 and 1 at the same time. This property vastly expands the computational space.

### Entanglement
Entanglement is a phenomenon where two or more qubits become linked in such a way that they share the same fate, even when physically separated. Measuring the state of one entangled qubit instantly influences the state of the others, regardless of distance. This allows for complex correlations between qubits.

### Quantum Tunnelling
While not strictly a core principle for basic quantum computation like superposition and entanglement, quantum tunnelling is a quantum mechanical phenomenon where a particle can pass through a potential energy barrier even if it does not have enough kinetic energy to overcome it. This concept is more relevant in quantum annealing and certain quantum materials science applications.

## Applications of Quantum Computing

Quantum computing holds immense promise across various fields:

1.  **Drug Discovery and Materials Science:** Simulating molecular structures and chemical reactions at a quantum level can accelerate the discovery of new drugs and advanced materials.
2.  **Financial Modeling:** Optimizing complex financial models, portfolio management, and risk analysis.
3.  **Cryptography:** Breaking currently secure encryption methods (e.g., RSA) using algorithms like Shor's algorithm, and simultaneously developing new quantum-safe cryptographic protocols.
4.  **Artificial Intelligence:** Enhancing machine learning algorithms, particularly in areas like pattern recognition and optimization.

## Challenges and Future Outlook

Despite its potential, quantum computing faces significant challenges. Building stable qubits that can maintain superposition and entanglement for long enough periods (coherence time) is technically demanding. Error correction in quantum systems is also a complex problem. However, ongoing research and significant investments from governments and tech giants suggest a bright future, with the potential for quantum advantage in specialized tasks within the next decade. The development of quantum algorithms and robust hardware continues to be a vibrant area of research.
"""

# 初始化一个递归字符文本分割器
# 优先按照段落分割，然后是句子，最后是单个字符
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,  # 每个块的最大字符数
    chunk_overlap=100, # 块之间的重叠字符数
    length_function=len, # 使用len函数计算长度
    separators=["nn", "n", " ", ""] # 分隔符列表，优先级从高到低
)

# 分割文档
chunks = text_splitter.split_text(long_document_content)

print(f"原始文档长度: {len(long_document_content)} 字符")
print(f"分割成 {len(chunks)} 个块")

for i, chunk in enumerate(chunks):
    print(f"n--- 块 {i+1} (长度: {len(chunk)}) ---")
    print(chunk)
    if i >= 2: # 只打印前3个块作为示例
        break

代码解释：

• RecursiveCharacterTextSplitter 会尝试使用提供的分隔符列表（separators）从左到右依次分割文本。首先尝试 "nn"（段落），如果分割后的块仍然太大，就尝试 "n"（换行），以此类推。
• chunk_size 定义了每个块的最大长度。
• chunk_overlap 确保块之间有重叠部分，以避免上下文丢失，尤其是在语义边界被分割时。
• length_function 指定了如何计算文本长度，默认为 len（字符数），也可以替换为Token计数函数。

当前分块的挑战

尽管分块是必需的，但它并非没有缺点：

• 信息丢失： 无论多么智能的分块策略，都可能在不经意间将一个完整的语义单元（如一个论点、一个复杂的代码函数）分割到不同的块中，导致信息被截断。
• 上下文碎片化： 当一个复杂的查询需要跨多个块的信息时，LLM可能难以将这些碎片化的信息有效整合，从而影响其推理能力。
• “最佳块大小”的困境： 不存在一个通用的“最佳”块大小。它高度依赖于文本的性质、查询的类型以及LLM的能力。过小可能导致上下文不足，过大则可能效率低下。

下表总结了不同分块策略的优缺点：

分块策略	优点	缺点	适用场景
固定大小	实现简单，易于控制块数量和大小	易破坏语义完整性，导致上下文丢失	文本结构不明确，或对效率要求高，可容忍一定语义损失的场景
句子分割	保留基本语义单元，块内容更聚焦	块大小不一，可能导致上下文不足；生成大量小块	问答系统，需要精确匹配句子，或对句子级别分析的场景
递归分块	优先保留高级语义结构，减少语义破坏	仍可能在不自然的地方分割	多数通用文档处理，是目前最常用的平衡策略
语义分块	块内部语义高度一致，外部差异大，提高检索质量	计算成本高，依赖高质量嵌入模型	对语义准确性要求高，或文档内容主题切换频繁的场景
结构化分块	块具有明确的逻辑边界和上下文	依赖文档结构化程度，不适用于非结构化文本	Markdown、HTML、JSON等结构化文档，如代码库、API文档、会议纪要等

百万级Token上下文窗口的未来图景

现在，让我们大胆展望：当LLM的上下文窗口真正进化到能够稳定、高效地处理百万级Token时，会发生什么？这里的“百万级”并非仅仅是一个数字，它意味着LLM能够一次性摄入并有效理解一本厚厚的专业书籍、一个大型软件项目的整个代码库、或者数小时的会议记录。

百万级Token意味着什么？

1. 超越传统文档边界： LLM不再需要将文档切割成零散的片段。它可以将一个完整的技术手册、一份详细的财务报告、甚至是一个小型数据集作为单一的输入进行处理。
2. 全局视角与深度推理： 能够访问整个文档的上下文，LLM在进行复杂推理、总结、比较和回答需要宏观理解的问题时，能力将得到指数级提升。例如，分析一个代码库的整体架构，或从多篇论文中提取跨领域的综合见解。
3. 减少“信息稀释”的可能性（如果注意力机制能够有效扩展）： 理想情况下，如果LLM的注意力机制能有效管理如此庞大的输入，那么“迷失在中间”的问题可能会得到缓解，甚至被解决。LLM将能更可靠地从大量信息中识别出关键细节。

理论上的显著益处

• 消除传统意义上的分块需求： 对于LLM的最终输入，我们不再需要将原始文档硬性分割成小块。我们可以直接将整个相关文档、章节或逻辑单元传递给LLM。
• 保留完整的上下文语义： 避免了因分块而导致的信息截断和语义丢失，LLM可以基于最完整的原始信息进行推理。
• 简化RAG管道： 分块的复杂性（选择合适的块大小、重叠、分割策略）将大大降低，工程师可以更专注于检索策略本身。
• 更强大的摘要和综合能力： LLM能够更准确地从大型文本中提取关键信息，生成高质量的摘要，或综合多个源的观点。

潜在的挑战与细微之处

尽管前景诱人，但百万级Token的上下文并非万能药，仍需审慎考量以下挑战：

1. 计算成本与延迟： 即使模型能够处理，百万级Token的推理成本（GPU内存、计算时间）将是巨大的。在许多实时应用中，这可能仍是不可接受的。API提供商的计费模型也将是关键因素。
2. 检索依然重要： 即使LLM能处理百万级Token，你仍不想把“整个互联网”或“整个企业知识库”都喂给它。你需要的是 相关的 百万级Token。这意味着在将数据送入LLM之前，高效、精确的检索机制仍然是RAG不可或缺的一部分。
3. “迷失在中间”的变体： 即使模型的原始能力提升，人类用户的查询通常是具体的。如果LLM被提供了一个过于庞大且包含大量无关信息的上下文，它是否仍能高效地定位“针尖大的信息”？注意力机制的有效性在极长上下文下仍是一个活跃的研究领域。
4. 数据异构性与结构化： 即使是百万级Token，如何有效地处理混合了文本、代码、表格、图像（以文本形式表示）等多种类型的大型文档，仍然是一个挑战。LLM需要更强大的多模态理解能力。
5. 工程复杂性： 尽管分块的复杂性降低，但管理和索引百万级甚至更大数据量的原始文档，以及构建能够高效检索这些大型文档的系统，将带来新的工程挑战。

“分块”概念的演变：从强制分割到智能上下文管理

所以，当LLM达到百万级Token上下文时，“分块”这个概念是否会消失？我的答案是：传统意义上的、为了适应LLM输入限制而进行的强制性、固定粒度的“分块”将趋于消失。但“分块”的精髓——即对信息的组织、分割和管理，以优化检索和LLM的上下文利用——将不会消失，而是会进化，成为更高级的“智能上下文管理”或“信息粒度化”策略。

这意味着我们不再需要纠结于“最佳块大小”，而是将重点转向如何以最自然、最智能的方式组织和检索信息，以最大限度地利用LLM的巨大上下文窗口。

1. 层次化/多粒度检索（Hierarchical/Multi-Granular Retrieval）

这是一种已经存在但在未来会变得更加重要的策略。我们不再将整个文档扁平化为一系列固定大小的块，而是将信息存储在不同的粒度级别。

• 高层级： 存储文档的摘要、标题、章节大纲。这些是粗粒度的、易于快速检索的。
• 中层级： 存储文档的完整章节、子章节或大的代码函数。
• 低层级： 存储具体的段落、句子或代码行。

检索过程将是动态的：

1. 首先，通过查询检索高层级信息，快速定位到可能相关的文档或章节。
2. 如果高层级信息不足以回答问题，或者LLM需要更多细节，系统可以进一步检索中层级或低层级信息，并将它们与高层级信息一起提供给LLM。
3. 百万级Token的上下文使得LLM能够一次性消化整个检索到的章节或文档，而不是零散的片段。

代码示例：概念化的层次化文档结构与检索

import uuid
from typing import Dict, List, Any

# 模拟一个文档存储
document_store: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}

class DocumentNode:
    """
    表示文档中的一个逻辑单元，可以是整个文档、章节、段落等。
    """
    def __init__(self, id: str, content: str, metadata: Dict[str, Any], parent_id: str = None):
        self.id = id
        self.content = content
        self.metadata = metadata
        self.parent_id = parent_id
        self.children_ids: List[str] = []

    def add_child(self, child_node_id: str):
        self.children_ids.append(child_node_id)

    def to_dict(self):
        return {
            "id": self.id,
            "content": self.content,
            "metadata": self.metadata,
            "parent_id": self.parent_id,
            "children_ids": self.children_ids
        }

# 模拟文档解析和存储过程
def parse_and_store_document(doc_id: str, doc_content: str):
    # 模拟解析：将文档分解为不同粒度
    # 实际场景中，这里会用NLP工具、Markdown解析器等

    # 1. 整个文档级别 (高粒度)
    doc_node = DocumentNode(
        id=f"{doc_id}-full",
        content=doc_content,
        metadata={"type": "full_document", "title": f"Document {doc_id}"}
    )
    document_store[doc_node.id] = doc_node.to_dict()

    # 模拟章节分割
    sections = doc_content.split('n## ') # 假设用'## '分割章节
    section_nodes = []
    for i, sec_content in enumerate(sections):
        if i == 0: # 第一部分可能是引言，没有'## '前缀
            title = "Introduction"
            content = sec_content.strip()
        else:
            title_line, *body_lines = sec_content.split('n', 1)
            title = title_line.strip()
            content = 'n'.join(body_lines).strip()

        if not content: continue

        sec_id = f"{doc_id}-sec-{i+1}"
        sec_node = DocumentNode(
            id=sec_id,
            content=f"## {title}n{content}", # 重新加上标题以保留上下文
            metadata={"type": "section", "doc_id": doc_id, "title": title},
            parent_id=doc_node.id
        )
        document_store[sec_node.id] = sec_node.to_dict()
        doc_node.add_child(sec_node.id)
        section_nodes.append(sec_node)

        # 2. 章节内的段落级别 (中低粒度)
        paragraphs = content.split('nn')
        for j, para_content in enumerate(paragraphs):
            if not para_content.strip(): continue
            para_id = f"{doc_id}-sec-{i+1}-para-{j+1}"
            para_node = DocumentNode(
                id=para_id,
                content=para_content.strip(),
                metadata={"type": "paragraph", "doc_id": doc_id, "section_title": title, "paragraph_idx": j+1},
                parent_id=sec_node.id
            )
            document_store[para_id] = para_node.to_dict()
            sec_node.add_child(para_id)

    # 更新根节点
    document_store[doc_node.id] = doc_node.to_dict()
    print(f"Document {doc_id} parsed and stored with {len(document_store)} nodes.")

# 模拟一个向量数据库，用于存储节点的嵌入
# 实际中会使用Faiss, Pinecone, Weaviate等
class MockVectorDB:
    def __init__(self):
        self.embeddings: Dict[str, List[float]] = {}
        self.node_map: Dict[str, str] = {} # emb_id -> node_id

    def add_node_embedding(self, node_id: str, embedding: List[float]):
        emb_id = str(uuid.uuid4()) # 模拟嵌入ID
        self.embeddings[emb_id] = embedding
        self.node_map[emb_id] = node_id

    def retrieve_similar_nodes(self, query_embedding: List[float], top_k: int = 3) -> List[str]:
        # 简单模拟相似度：随机返回一些节点ID
        # 实际会计算余弦相似度等
        all_node_ids = list(self.node_map.values())
        if len(all_node_ids) > top_k:
            return list(set(all_node_ids))[:top_k] # 确保唯一性
        return all_node_ids

# 模拟嵌入函数
def mock_embed_text(text: str) -> List[float]:
    # 实际会调用真实的嵌入模型，如OpenAI Embedding, Sentence Transformers
    return [hash(text) % 1000 / 1000.0] * 128 # 模拟一个128维的嵌入向量

# 模拟我们的量子计算文档
doc_content_quantum = long_document_content # 使用之前的文档内容
parse_and_store_document("quantum_computing", doc_content_quantum)

vector_db = MockVectorDB()

# 将所有节点（不同粒度）的嵌入存储到向量数据库
for node_id, node_data in document_store.items():
    vector_db.add_node_embedding(node_id, mock_embed_text(node_data["content"]))

# 层次化检索过程示例
def hierarchical_retrieve(query: str, initial_k: int = 3, detail_level: str = "section"):
    query_embedding = mock_embed_text(query)

    # 1. 首先检索高层级（如章节或整个文档）节点
    print(f"n--- 阶段1: 检索高层级节点 (Query: '{query}') ---")
    retrieved_emb_ids = vector_db.retrieve_similar_nodes(query_embedding, top_k=initial_k)
    retrieved_node_ids = [vector_db.node_map[eid] for eid in retrieved_emb_ids]

    context_nodes: List[Dict[str, Any]] = []
    for node_id in retrieved_node_ids:
        node_data = document_store.get(node_id)
        if node_data and node_data["metadata"]["type"] in ["full_document", "section"]:
            context_nodes.append(node_data)
            print(f"  - 检索到高层级节点: {node_data['metadata'].get('title', node_data['id'])} (类型: {node_data['metadata']['type']})")

    # 2. 如果需要更详细的上下文，根据高层级节点获取其子节点
    final_context_contents: List[str] = []
    for node in context_nodes:
        if detail_level == "section" and node["metadata"]["type"] == "full_document":
            # 如果是整个文档，获取其所有子章节作为详细上下文
            print(f"--- 阶段2: 展开文档 '{node['metadata']['title']}' 的章节 ---")
            for child_id in node["children_ids"]:
                child_node = document_store.get(child_id)
                if child_node and child_node["metadata"]["type"] == "section":
                    final_context_contents.append(child_node["content"])
                    print(f"  - 添加章节: {child_node['metadata']['title']}")
        elif detail_level == "paragraph" and node["metadata"]["type"] == "section":
            # 如果是章节，获取其所有子段落作为详细上下文
            print(f"--- 阶段2: 展开章节 '{node['metadata']['title']}' 的段落 ---")
            section_full_content = node["content"] # 先添加章节内容
            final_context_contents.append(section_full_content)
            print(f"  - 添加章节内容: {node['metadata']['title']}")
            for child_id in node["children_ids"]:
                child_node = document_store.get(child_id)
                if child_node and child_node["metadata"]["type"] == "paragraph":
                    final_context_contents.append(child_node["content"])
                    print(f"  - 添加段落: {child_node['id']}")
        else: # 直接使用当前节点内容
            final_context_contents.append(node["content"])
            print(f"  - 直接添加节点内容: {node['metadata'].get('title', node['id'])}")

    return "nn".join(final_context_contents)

# 示例查询
query = "量子纠缠是什么，它有什么应用？"
retrieved_context = hierarchical_retrieve(query, detail_level="section")
print(f"n--- 最终提供给LLM的上下文 (部分展示) ---")
print(retrieved_context[:1000] + "...") # 展示前1000字符

代码解释：

• DocumentNode 类模拟了文档中的一个逻辑单元，它有内容、元数据、父子关系。
• parse_and_store_document 函数模拟了将一个长文档解析成不同粒度的节点（整个文档、章节、段落）并存储到document_store中。
• MockVectorDB 模拟了向量数据库，用于存储这些不同粒度节点的嵌入。
• hierarchical_retrieve 函数展示了层次化检索的逻辑：首先检索高层级（章节），然后根据需要“展开”到更细粒度（段落），将它们组合成最终的LLM上下文。

2. 父文档检索器（Parent Document Retriever）的强化

Parent Document Retriever是LangChain中已经存在的一个高级检索策略，它在百万级Token时代将变得更加强大。其核心思想是：

1. 存储小块的嵌入，检索大块的内容。
   • 将原始大型文档分割成小的、可嵌入的“子块”（child chunks）。这些子块用于生成嵌入并存储在向量数据库中，以实现精确的语义检索。
   • 同时，将原始的、完整的“父文档”（parent document）或父章节也存储起来（例如，在常规数据库或文件系统中），但不直接用于嵌入。
2. 检索时：
   • 通过用户查询，在向量数据库中检索最相似的“子块”。
   • 一旦找到相关的子块，系统不是将这些小块提供给LLM，而是去查找并检索这些子块对应的完整“父文档”或父章节。
   • 由于LLM现在可以处理百万级Token，这个完整的父文档（可能是一个完整的技术手册章节、一个完整的代码文件）就可以直接作为上下文提供给LLM，而不再需要进一步的切割。

这种方法的优势在于，它结合了小块的精确检索能力和大上下文窗口的完整性优势。

代码示例：LangChain的ParentDocumentRetriever

import os
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings # 或者其他嵌入模型
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.retrievers import ParentDocumentRetriever
from langchain.storage import InMemoryStore # 内存存储，实际会用Redis, MongoDB等

# 假设已经设置了OpenAI API Key
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 1. 定义嵌入模型
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 2. 定义用于存储父文档的存储（这里使用内存，实际会是持久化存储）
document_store = InMemoryStore()

# 3. 定义用于生成子块的文本分割器
# 子块用于生成嵌入并进行检索
child_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=400, chunk_overlap=100)

# 4. 定义用于处理父文档的文本分割器（如果父文档本身也很大，需要分割成可管理的部分）
# 在百万Token时代，这个分割器可能不再需要，或者chunk_size会非常大（如整个文档）
# 这里我们假设父文档本身可能也是一个大章节，但比整个文档小
parent_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=2000, chunk_overlap=200)

# 5. 初始化ParentDocumentRetriever
# vectorstore是存储子块嵌入的地方
# docstore是存储父文档内容的地方
retriever = ParentDocumentRetriever(
    vectorstore=Chroma(embedding_function=embeddings), # 使用Chroma作为向量存储
    docstore=document_store,
    child_splitter=child_splitter,
    parent_splitter=parent_splitter, # 在百万Token时代，这里可以设置为None或一个超大chunk_size
)

# 6. 添加文档
# 假设有多个长文档
long_document_1 = """
# Advanced Machine Learning Techniques

This chapter covers advanced topics in machine learning, focusing on deep learning architectures beyond simple feedforward networks. We will delve into Convolutional Neural Networks (CNNs) for image processing, Recurrent Neural Networks (RNNs) and their variants (LSTMs, GRUs) for sequential data, and the groundbreaking Transformer architecture that powers modern Large Language Models.

## Convolutional Neural Networks (CNNs)

CNNs are a class of deep neural networks, most commonly applied to analyzing visual imagery. They are inspired by the organization of the animal visual cortex. Key components include convolutional layers, pooling layers, and fully connected layers. Convolutional layers apply learnable filters to input images, detecting features like edges, textures, and patterns. Pooling layers reduce the spatial dimensions of the feature maps, reducing computational complexity and overfitting.

### Applications of CNNs
CNNs are widely used in:
- Image classification (e.g., identifying objects in photos)
- Object detection (e.g., locating multiple objects and their boundaries)
- Image segmentation (e.g., pixel-level classification)
- Facial recognition
- Medical image analysis

## Recurrent Neural Networks (RNNs)

RNNs are designed to process sequential data, where the output from the previous step is fed as input to the current step. This "memory" makes them suitable for tasks involving time series, natural language, and speech. However, basic RNNs suffer from the vanishing gradient problem, limiting their ability to learn long-term dependencies.

### LSTM and GRU
To overcome RNN limitations, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) networks were developed. LSTMs introduce a "cell state" and various gates (input, forget, output) to control the flow of information, allowing them to remember or forget information over long sequences. GRUs are a simplified version of LSTMs, offering similar performance with fewer parameters.

## Transformer Architecture

The Transformer architecture, introduced in 2017, revolutionized sequence modeling. Unlike RNNs, Transformers process entire sequences at once, leveraging self-attention mechanisms to weigh the importance of different parts of the input sequence. This parallelization capability makes them highly efficient and scalable, leading to their dominance in NLP tasks.

### Self-Attention Mechanism
The core of the Transformer is the self-attention mechanism, which allows the model to consider the relevance of all other words in the input sequence when processing a single word. It calculates "query," "key," and "value" vectors for each word, determining how much attention to pay to other words.
"""

long_document_2 = """
# Quantum Field Theory Basics

Quantum Field Theory (QFT) is a theoretical framework that combines classical field theory, special relativity, and quantum mechanics. It is used in particle physics to construct physical models of subatomic particles and in condensed matter physics to model quasiparticles. QFT treats particles as excited states (quanta) of underlying quantum fields.

## Scalar Fields
The simplest type of field in QFT is a scalar field, which assigns a single number (a scalar) to each point in spacetime. Examples include the Higgs field. The Klein-Gordon equation describes the dynamics of free scalar fields.

## Dirac Fields
Dirac fields describe fermions, such as electrons and quarks, which have spin-1/2. The Dirac equation is a relativistic wave equation derived by Paul Dirac, which naturally predicts the existence of antimatter.

## Gauge Fields
Gauge fields mediate interactions between particles. For example, the electromagnetic field is a gauge field mediated by photons. The strong nuclear force is mediated by gluons, and the weak nuclear force by W and Z bosons. These fields arise from the requirement of local gauge invariance.
"""

retriever.add_documents([
    Document(page_content=long_document_1, metadata={"source": "ML Textbook"}),
    Document(page_content=long_document_2, metadata={"source": "Physics Textbook"}),
])

# 7. 进行检索
query = "What are the advantages of Transformers over RNNs in sequence modeling?"
retrieved_docs = retriever.get_relevant_documents(query)

print(f"检索到 {len(retrieved_docs)} 个文档片段 (父文档)")
for i, doc in enumerate(retrieved_docs):
    print(f"n--- 检索到的父文档 {i+1} (Source: {doc.metadata.get('source', 'N/A')}, 长度: {len(doc.page_content)}) ---")
    print(doc.page_content[:1500] + "...") # 展示前1500字符
    # 在百万Token时代，这里可以直接将整个doc.page_content传给LLM

代码解释：

• ParentDocumentRetriever 的核心在于 child_splitter 和 parent_splitter。child_splitter 用于生成小的子块，这些子块的嵌入被存储在 vectorstore 中用于检索。
• 当 retriever.get_relevant_documents(query) 被调用时，它首先用 child_splitter 分割出的子块进行语义搜索。
• 一旦找到相关的子块，它会从 docstore 中检索这些子块对应的完整父文档内容。
• 在百万Token时代，parent_splitter 的 chunk_size 可以设置得非常大，甚至直接将整个文档视为一个父文档，从而将完整的文档内容直接提供给LLM。

3. 语义图/知识图谱集成（Semantic Graph/Knowledge Graph Integration）

这是一种更高级的信息组织形式。信息不再是线性的文本块，而是相互关联的实体和关系构成的图谱。

• 数据表示： 通过信息抽取技术（IE），从原始文档中提取实体（人物、地点、概念、代码函数、变量）和它们之间的关系（“是作者”、“包含”、“定义了”、“调用了”）。
• 存储： 这些实体和关系存储在图数据库（如Neo4j）或以某种图结构在内存中表示。
• 检索与上下文构建：
  1. 当用户提出查询时，首先识别查询中的实体和意图。
  2. 在知识图谱中执行图遍历，查找与查询相关的实体和它们周围的上下文关系。
  3. 检索到的不是文本块，而是相关的子图或实体链。
  4. 将这些子图（以结构化文本或直接的图表示）连同原始文档中与这些实体相关的完整段落/章节，一起提供给LLM。
  5. 百万级Token的上下文使得LLM能够同时消化图谱的结构化信息和对应的原始文本，进行更深层次的推理。

代码示例：概念化的知识图谱与检索

from collections import defaultdict
from typing import List, Dict, Tuple

class KnowledgeGraph:
    def __init__(self):
        self.entities = {} # entity_id -> entity_data (name, type, description)
        self.relations = defaultdict(list) # (source_id, relation_type) -> [target_id, ...]
        self.entity_to_doc_map = defaultdict(set) # entity_id -> set of doc_ids where entity appears

    def add_entity(self, entity_id: str, name: str, type: str, description: str = ""):
        self.entities[entity_id] = {"name": name, "type": type, "description": description}

    def add_relation(self, source_id: str, relation_type: str, target_id: str):
        if source_id not in self.entities or target_id not in self.entities:
            raise ValueError("Source or target entity not found in graph.")
        self.relations[(source_id, relation_type)].append(target_id)

    def link_entity_to_document(self, entity_id: str, doc_id: str):
        self.entity_to_doc_map[entity_id].add(doc_id)

    def get_related_entities(self, entity_id: str, max_depth: int = 1) -> Dict[str, Any]:
        """
        获取一个实体及其在知识图谱中一定深度内的相关信息。
        """
        if entity_id not in self.entities:
            return {}

        related_info = {
            "entity": self.entities[entity_id],
            "relations": [],
            "docs_where_appears": list(self.entity_to_doc_map.get(entity_id, []))
        }

        # 广度优先搜索
        queue = [(entity_id, 0)]
        visited_relations = set()

        while queue:
            current_entity_id, depth = queue.pop(0)

            if depth > max_depth:
                continue

            for (src, rel_type), targets in self.relations.items():
                if src == current_entity_id:
                    for target_id in targets:
                        relation_tuple = (src, rel_type, target_id)
                        if relation_tuple not in visited_relations:
                            related_info["relations"].append({
                                "source": self.entities.get(src),
                                "relation_type": rel_type,
                                "target": self.entities.get(target_id)
                            })
                            visited_relations.add(relation_tuple)
                            if depth + 1 <= max_depth:
                                queue.append((target_id, depth + 1))
                # 考虑反向关系，例如 target -> relation_type_inverse -> source
                # 简化：这里只考虑正向关系，实际中需要双向存储或处理

        return related_info

# 模拟构建一个关于量子计算的知识图谱
kg = KnowledgeGraph()

# 添加实体
kg.add_entity("quantum_computing", "量子计算", "Concept", "利用量子力学原理进行计算的新范式。")
kg.add_entity("qubit", "量子比特", "Concept", "量子计算的基本信息单位，可处于叠加态。")
kg.add_entity("superposition", "叠加", "Principle", "量子比特同时处于多个状态的能力。")
kg.add_entity("entanglement", "纠缠", "Principle", "两个或更多量子比特共享命运的现象。")
kg.add_entity("shor_algorithm", "Shor算法", "Algorithm", "量子算法，可指数级加速分解大数。")
kg.add_entity("rsa_encryption", "RSA加密", "Concept", "当前广泛使用的公钥加密算法。")
kg.add_entity("drug_discovery", "药物发现", "Application", "量子计算加速药物研发。")
kg.add_entity("material_science", "材料科学", "Application", "量子计算模拟新材料。")

# 添加关系
kg.add_relation("quantum_computing", "使用", "qubit")
kg.add_relation("qubit", "展现", "superposition")
kg.add_relation("qubit", "展现", "entanglement")
kg.add_relation("quantum_computing", "应用领域", "drug_discovery")
kg.add_relation("quantum_computing", "应用领域", "material_science")
kg.add_relation("shor_algorithm", "威胁", "rsa_encryption")
kg.add_relation("shor_algorithm", "是类型", "quantum_computing")

# 链接实体到文档 (这里我们用之前的一个模拟文档ID)
kg.link_entity_to_document("quantum_computing", "quantum_computing-full")
kg.link_entity_to_document("qubit", "quantum_computing-full")
kg.link_entity_to_document("superposition", "quantum_computing-full")
kg.link_entity_to_document("entanglement", "quantum_computing-full")
kg.link_entity_to_document("shor_algorithm", "quantum_computing-full") # 假设文档中提到了Shor算法的应用

# 模拟查询和知识图谱检索
def query_with_kg(query_text: str, graph: KnowledgeGraph, document_store: Dict[str, Dict[str, Any]]):
    # 1. 模拟实体识别 (实际中会用NER模型)
    recognized_entities = []
    if "量子纠缠" in query_text:
        recognized_entities.append("entanglement")
    if "Shor算法" in query_text:
        recognized_entities.append("shor_algorithm")
    if "量子计算" in query_text:
        recognized_entities.append("quantum_computing")

    if not recognized_entities:
        return "无法识别查询中的实体，请尝试更明确的词语。"

    full_context_for_llm = []
    retrieved_doc_ids = set()

    for entity_id in recognized_entities:
        print(f"n--- 检索实体 '{graph.entities[entity_id]['name']}' 的相关信息 ---")
        related_data = graph.get_related_entities(entity_id, max_depth=2)

        # 将图谱信息转化为LLM可读的文本形式
        kg_summary = f"实体 '{related_data['entity']['name']}' (类型: {related_data['entity']['type']}):n"
        kg_summary += f"  描述: {related_data['entity']['description']}n"
        if related_data["relations"]:
            kg_summary += "  相关关系:n"
            for rel in related_data["relations"]:
                kg_summary += f"    - {rel['source']['name']} --({rel['relation_type']})--> {rel['target']['name']}n"
        full_context_for_llm.append(kg_summary)
        print(kg_summary)

        # 检索包含这些实体的原始文档内容
        for doc_id in related_data["docs_where_appears"]:
            if doc_id not in retrieved_doc_ids:
                doc_data = document_store.get(doc_id)
                if doc_data:
                    print(f"--- 检索到相关文档 '{doc_id}' ---")
                    full_context_for_llm.append(f"n--- 原始文档内容 (ID: {doc_id}) ---n{doc_data['content']}")
                    retrieved_doc_ids.add(doc_id)

    return "nn".join(full_context_for_llm)

# 假设 `document_store` 已经从之前 `parse_and_store_document` 填充
# 这里我们再次填充，以确保kg_retrieve能访问
parse_and_store_document("quantum_computing-full", long_document_content) # 确保文档存在

query_kg = "什么是量子纠缠？Shor算法又是什么？它和加密有什么关系？"
context_from_kg = query_with_kg(query_kg, kg, document_store)
print(f"n--- 最终提供给LLM的上下文 (来自知识图谱和原始文档) ---")
print(context_from_kg[:2500] + "...") # 展示部分内容

代码解释：

• KnowledgeGraph 类用于表示实体和它们之间的关系，以及实体出现在哪些文档中。
• add_entity, add_relation, link_entity_to_document 用于构建图谱。
• get_related_entities 演示了如何在图谱中进行遍历以获取相关信息。
• query_with_kg 函数模拟了：
  1. 从查询中识别实体。
  2. 根据识别出的实体在知识图谱中检索相关信息（包括实体描述、关系）。
  3. 检索包含这些实体的原始文档内容。
  4. 将图谱信息（结构化文本）和原始文档文本合并成一个大的上下文提供给LLM。

4. 查询感知上下文组装（Query-Aware Context Assembly）

当LLM能够处理百万级Token时，我们不再需要预先将文档切割成固定块。相反，我们可以根据用户的具体查询，动态地从原始文档中提取最相关的部分（可能是整个章节、多段落，甚至是整个文档），并将它们组装成LLM的输入上下文。

这种方法的核心在于：

• 精细的语义匹配： 检索系统需要能够识别查询的细微差别，并精确地定位到文档中最匹配的区域。
• 智能的边界扩展： 一旦定位到核心匹配区域，系统能够智能地向外扩展，捕获围绕该区域的完整语义上下文（例如，如果匹配到一个句子，则扩展到包含该句子的完整段落或小节）。
• 灵活的上下文合并： 如果查询涉及文档的不同部分，系统可以从这些不同位置提取相关的大块内容，并将它们合并成一个连贯的、但可能非线性的上下文。

代码示例：概念化的查询感知上下文组装

# 假设我们有一个文档，并且能够定位到其中语义相关的段落/章节
# 实际中，这会涉及复杂的语义搜索和文档结构分析

def semantic_search_and_expand(document_content: str, query: str) -> List[Tuple[int, int]]:
    """
    模拟一个高级语义搜索，返回文档中与查询最相关的段落/章节的起始和结束索引。
    这个函数会尝试找到多个相关区域，并返回它们的范围。

    在实际中，这会使用嵌入模型对文档的各个逻辑单元（如段落、小节）进行嵌入，
    然后与查询嵌入进行相似度匹配，并考虑结构信息。
    """

    # 简单模拟：假设查询包含关键词，我们就认为包含关键词的段落是相关的
    # 并且我们尝试扩展到整个段落或小节

    related_ranges = []
    paragraphs = document_content.split('nn')
    current_offset = 0

    for i, para in enumerate(paragraphs):
        para_start = current_offset
        para_end = current_offset + len(para)

        # 简化：如果查询关键词在段落中，则认为该段落相关
        if all(keyword.lower() in para.lower() for keyword in query.split()):
            # 扩展到整个段落或逻辑单元
            related_ranges.append((para_start, para_end))

        current_offset = para_end + len('nn') # 加上分隔符的长度

    return related_ranges

def assemble_context_for_llm(document_content: str, query: str, max_tokens: int = 1_000_000) -> str:
    """
    根据查询，从长文档中动态组装LLM上下文。
    """
    print(f"n--- 动态组装上下文 (Query: '{query}') ---")

    # 1. 语义搜索，获取相关区域的范围
    relevant_ranges = semantic_search_and_expand(document_content, query)

    if not relevant_ranges:
        print("未找到相关内容，返回整个文档或提示用户细化查询。")
        # 如果找不到，可能返回整个文档（如果大小合适）或一个默认的顶部摘要
        return document_content[:max_tokens] # 假设百万Token足够装下整个文档

    # 2. 从文档中提取这些相关区域的内容
    extracted_segments = []
    for start, end in relevant_ranges:
        segment = document_content[start:end]
        extracted_segments.append(segment)
        print(f"  - 提取片段 (长度: {len(segment)}): {segment[:100]}...")

    # 3. 将提取的片段合并成最终上下文。
    # 在百万Token时代，LLM能够处理合并后的非连续大文本
    final_context = "nn".join(extracted_segments)

    # 4. 确保上下文不超过LLM的最大Token限制（即使是百万级，也要有上限）
    # 实际会用一个Token计数器
    if len(final_context) > max_tokens:
        print(f"  - 组装的上下文过长 ({len(final_context)} 字符)，进行截断。")
        final_context = final_context[:max_tokens] # 简单字符截断，实际是Token截断

    print(f"  - 最终上下文总长度: {len(final_context)} 字符。")
    return final_context

# 假设我们有一个非常大的文档内容
very_long_document = long_document_content * 5 # 模拟一个更长的文档

query_dynamic = "请解释量子比特的叠加和纠缠现象，以及它们在量子计算中的作用。"
assembled_context = assemble_context_for_llm(very_long_document, query_dynamic, max_tokens=1_000_000)
print(f"n--- 最终提供给LLM的上下文 (部分展示) ---")
print(assembled_context[:2000] + "...")

代码解释：

• semantic_search_and_expand 模拟了一个智能搜索功能，它能够识别文档中与查询相关的多个区域，并返回这些区域的范围。
• assemble_context_for_llm 根据这些范围，从原始长文档中提取内容，并将它们合并成一个最终的上下文。
• 这种方法不再依赖预先定义好的固定块，而是根据查询的实际需求，灵活地构建上下文。

5. 智能体驱动的检索与工具使用（Agentic Retrieval & Tool Use）

这可能是最接近我们未来RAG范式的形式。LLM本身将成为一个智能代理（Agent），它不再被动地接收预处理好的上下文，而是主动地利用一系列工具（Tool）来检索、浏览和消化信息。

• LLM作为核心控制器： LLM根据用户查询和当前状态，决定下一步需要执行什么操作。
• 工具集： LLM可以访问各种工具：
  • read_document_tool(document_id, section_title=None, page_range=None)：读取整个文档或指定章节/页面。
  • search_vector_db(query, entity_type=None)：在向量数据库中搜索高层级概念。
  • query_knowledge_graph(entity_name)：在知识图谱中查找实体和关系。
  • summarize_text_tool(text)：对长文本进行摘要，以节省Token。
  • sql_query_tool(database_name, table_name, query)：查询结构化数据。
• 动态上下文构建： 智能体根据其与工具的交互结果，动态地构建和更新自己的内部上下文，并最终生成答案。它可能会先阅读文档目录，然后选择性地深入阅读某个章节，如果发现信息不足，再切换到知识图谱查询。

这种范式下，"分块"变成了LLM智能体在需要时，利用工具对信息进行“按需切割”或“按需提取”的行为。

代码示例：概念化的LLM智能体与工具使用

from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI # 假设使用OpenAI模型

# 假设已经设置了OpenAI API Key
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 模拟一个大型文档库
MOCK_LARGE_DOC_LIBRARY = {
    "quantum_computing_handbook": {
        "title": "量子计算手册",
        "content": long_document_content, # 使用之前的量子计算文档
        "sections": {
            "Introduction": "...",
            "Key Principles": "## Key Principlesn...",
            "Superposition": "### Superpositionn...",
            "Entanglement": "### Entanglementn...",
            "Applications": "## Applications of Quantum Computingn...",
            "Challenges": "## Challenges and Future Outlookn..."
        }
    },
    "ml_advanced_guide": {
        "title": "高级机器学习指南",
        "content": long_document_1, # 使用之前的ML文档
        "sections": {
            "Introduction": "...",
            "CNNs": "## Convolutional Neural Networks (CNNs)n...",
            "RNNs": "## Recurrent Neural Networks (RNNs)n...",
            "Transformers": "## Transformer Architecturen..."
        }
    }
}

@tool
def list_available_documents() -> str:
    """
    列出所有可用的文档及其标题。
    """
    doc_titles = [f"{doc_id}: {data['title']}" for doc_id, data in MOCK_LARGE_DOC_LIBRARY.items()]
    return "可用的文档:n" + "n".join(doc_titles)

@tool
def read_document_section(document_id: str, section_name: str = None) -> str:
    """
    阅读指定文档的特定章节内容。如果未指定章节名，则阅读文档的整个内容。
    参数:
        document_id (str): 文档的唯一标识符，例如 'quantum_computing_handbook'。
        section_name (str, optional): 章节的名称，例如 'Entanglement'。
            如果为None，则返回整个文档内容。
    """
    if document_id not in MOCK_LARGE_DOC_LIBRARY:
        return f"错误: 未找到文档 ID '{document_id}'。"

    doc_data = MOCK_LARGE_DOC_LIBRARY[document_id]

    if section_name:
        if section_name not in doc_data["sections"]:
            return f"错误: 文档 '{document_id}' 中未找到章节 '{section_name}'。可用章节有: {', '.join(doc_data['sections'].keys())}"
        content = doc_data["sections"][section_name]
        return f"从文档 '{doc_data['title']}' 的章节 '{section_name}' 中读取到的内容:n{content}"
    else:
        # 在百万Token时代，可以直接返回整个文档
        return f"从文档 '{doc_data['title']}' 中读取到的整个内容:n{doc_data['content']}"

# 定义LLM模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo-preview", temperature=0) # 假设模型支持大上下文

# 定义Agent的Prompt
prompt = PromptTemplate.from_template("""
你是一个智能信息检索助手。你的任务是使用提供的工具来查找和理解信息，然后回答用户的问题。
你可以访问一个大型文档库，并且能够阅读文档的特定章节或整个文档。
你的上下文窗口非常大，因此你可以一次性处理大量文本。

遵循以下格式:

问题: 用户的问题
思考: 你需要思考什么来回答这个问题。
工具: 你决定使用的工具，例如 `read_document_section`。
工具输入: 传递给工具的参数。
观察: 工具的输出结果。
... (重复思考/工具/工具输入/观察，直到你得到答案)
最终答案: 最终的回答。

可用的工具:
{tools}

{agent_scratchpad}
""")

# 组合工具
tools = [list_available_documents, read_document_section]

# 创建Agent
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)

# 创建Agent执行器
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True, handle_parsing_errors=True)

# 示例查询
query_agent = "请告诉我量子纠缠的原理和它在量子计算中的应用。"
print(f"n--- Agent 执行过程 (Query: '{query_agent}') ---")
response = agent_executor.invoke({"input": query_agent})
print(f"n--- 最终答案 ---")
print(response["output"])

query_agent_2 = "我想了解Transformer架构的核心思想，在哪个文档中可以找到？"
print(f"n--- Agent 执行过程 (Query: '{query_agent_2}') ---")
response_2 = agent_executor.invoke({"input": query_agent_2})
print(f"n--- 最终答案 ---")
print(response_2["output"])

代码解释：

• 我们定义了 list_available_documents 和 read_document_section 两个工具，模拟了访问大型文档库的能力。read_document_section 可以读取整个文档或指定章节。
• LLM（通过 create_react_agent 构建）充当一个智能代理，它会根据用户的问题，主动调用这些工具来获取信息。
• 思考、工具、工具输入、观察 的循环展示了Agent如何进行推理和决策。
• 在百万Token时代，read_document_section 返回的 content 可以是非常长的章节甚至整个文档，Agent能够直接将其作为上下文进行处理，而无需我们预先对其进行分块。

工程考量：应对百万级Token时代的挑战

即使“分块”的形态发生转变，新的工程挑战依然存在。

1. 数据摄入与索引策略：

   • 语义单元识别： 需要更智能的解析器，能够识别文档中的逻辑语义单元（章节、段落、表格、代码块、图表描述等），而不仅仅是字符分割。
   • 多模态索引： 随着多模态LLM的普及，如何索引和检索包含文本、图像、视频等多种模态的大型文档，将成为关键。
   • 结构化元数据： 为每个逻辑单元附加丰富的结构化元数据（作者、日期、主题、章节编号、代码语言、函数签名等），以便进行更精确的过滤和检索。

2. 向量数据库的演进：

   • 大向量嵌入： 存储和管理代表整个文档或大型章节的巨大嵌入向量（可能维度更高，或数量更少但包含信息更密集）。
   • 混合检索（Hybrid Search）： 结合语义相似度、关键词匹配、结构化元数据过滤以及图遍历等多种检索方式，以在海量信息中实现更精准的召回。
   • 实时更新： 如何高效地更新和维护大型文档的索引，尤其是在文档内容频繁变动的情况下。

3. 大上下文下的Prompt Engineering：

   • 注意力引导： 即使LLM上下文很大，也需要巧妙的Prompt来引导LLM将注意力集中在最关键的信息上，避免“稀释效应”。例如，明确指出“请重点关注关于X的部分，并忽略Y”。
   • 结构化输入： 将检索到的多种类型信息（如知识图谱的结构化表示、原始文本、摘要）以LLM最能理解的方式组合到Prompt中。
   • 指令层级： 利用LLM在长文本中理解并遵循复杂多层指令的能力。

4. 评估体系的变革：

   • 端到端答案质量： 评估重点将从“检索到的块是否相关”转向“LLM生成的最终答案是否准确、完整、有深度”。
   • 推理链评估： 评估LLM在长上下文和多步检索/工具使用中展示的推理能力和逻辑连贯性。
   • 效率与成本： 在保证答案质量的前提下，评估系统在延迟和Token消耗方面的效率。

5. 成本管理与优化：

   • 智能截断与摘要： 即使LLM上下文窗口巨大，也并非所有检索到的内容都需要完整送入。可以根据查询和LLM的上下文限制，智能地进行截断或预先摘要。
   • 缓存机制： 缓存常用文档或查询结果，减少重复的LLM调用。
   • 分层LLM： 使用小型、快速的LLM进行初步筛选或摘要，再将精炼后的信息传递给大型、高能力的LLM进行最终生成。

从“分块”到“信息流编排”

当LLM进化到能够处理百万级Token时，我们今天所熟知的“分块”概念将不再是RAG管道中一个强制性的限制性步骤。它不会彻底消失，而是会进化为一种更高级、更智能的“信息流编排”和“上下文管理”策略。我们的关注点将从如何将文档“切小”以适应LLM，转向如何以最有效、最智能的方式“组织”和“检索”信息，以充分利用LLM的巨大上下文潜力。这将极大地提升RAG系统的能力，使其能够处理更复杂、更需要深度理解和宏观推理的任务。作为编程专家，我们的职责将从被动适应模型限制，转变为主动设计更智能、更高效的信息处理架构。