JAVA 项目如何实现大模型长文本分段与拼接？Chunking 策略详解 大家好，今天我们来聊聊如何在 Java 项目中处理大模型需要处理的长文本，核心问题就是如何进行有效的文本分段（Chunking）与拼接。在大语言模型（LLM）的应用中，通常会遇到模型对输入长度的限制。如果输入的文本超过了模型所能处理的最大长度，就需要将文本分割成多个较小的片段（chunks），然后分别处理这些片段，最后再将结果拼接起来。 为什么需要 Chunking？ 在使用大模型处理文本时，Chunking 是必不可少的一步，原因如下： 模型输入限制： 大部分 LLM 都有 Token 数量的限制。超过限制的输入会导致模型报错或截断，影响输出质量。 计算资源限制： 处理长文本需要消耗大量的计算资源。将长文本分割成小片段可以降低单次处理的计算量，提高效率。 信息丢失： 直接将长文本输入模型，可能会导致模型无法捕捉到文本中的关键信息，影响输出的准确性。通过 Chunking，可以针对每个片段进行更细致的处理。 Chunking 的核心目标 Chunking 的目标是： 确保每个 Chunk 的长度都在模型可接受的范 …