好的，下面开始正文： 引言：RAG中长文本分块的重要性 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种强大的自然语言处理（NLP）范式，它结合了预训练语言模型的生成能力和外部知识库的检索能力。在RAG流程中，输入文档通常需要被分割成更小的块（chunks），这些块被索引并用于检索相关信息。分块策略的选择对RAG系统的性能至关重要。不合适的分块策略可能导致： 信息丢失： 分块过大可能超出检索模型的上下文窗口，导致关键信息被截断。 检索噪声： 分块过小可能导致检索结果过于分散，引入无关信息，降低生成质量。 语义断裂： 分块位置不当可能破坏句子的完整性，影响模型理解。 因此，如何自动评估和优化长文本分块策略，以提升RAG系统的输入质量，成为一个重要的研究方向。本文将探讨如何利用Java构建一个长文本分块策略自动评估器，并提供相应的代码示例和逻辑解释。 分块策略评估器的设计思路 我们的目标是构建一个能够自动评估不同分块策略的工具。该评估器需要具备以下功能： 分块策略定义： 能够定义和配置不同的分块策略，例如固定大小分块、基于句子的分块、基于段落的分块 …