各位编程领域的专家、学者，以及对智能文档处理和知识图谱技术充满热情的同仁们： 大家好！ 今天，我将与大家深入探讨一项前沿而实用的技术——“语义切片”（Semantic Slicing）。在信息爆炸的时代，我们每天都面临着海量的非结构化文本数据，尤其是长篇文档，例如技术规范、法律合同、研究报告，甚至是一本十万字的电子书。如何高效地理解、导航和检索这些文档中的知识，是一个长期存在的挑战。传统的文档处理方法，如固定大小的分块（fixed-size chunking）或简单的句子分割，往往会割裂上下文，破坏逻辑完整性，导致在后续的知识检索和表示中出现“失真”。 今天，我们的目标是超越这些局限，探讨如何将一份长达十万字的文档，拆解为一系列具备“逻辑锚点”的切片，并在一个高保真的知识图谱中实现精准、上下文丰富的召回。这不仅仅是技术细节的堆砌，更是一种对知识组织和检索范式的深刻变革。 1. 挑战：传统文档处理的局限 想象一下，你有一份长达100,000字的巨型技术文档，其中包含了多个章节、子章节、图表说明、代码示例和详细的解释。如果你只是简单地将这份文档按照固定字数（例如200字）或固定段落数进行切 …
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