在构建基于检索增强生成 (RAG) 系统的过程中，我们常常关注检索模块的效率、生成模型的性能，以及如何设计高效的向量数据库。然而，一个看似基础却极易被忽视的环节——分词 (Tokenization)，却可能成为影响整个RAG系统性能的关键“陷阱”。不同的分词器，如OpenAI模型家族使用的Tiktoken和广泛应用于多语言场景的SentencePiece，其工作原理和分词结果的差异，将直接影响我们的文档分割边界，进而对RAG的检索准确性和生成质量产生深远影响。 今天，我们将深入探讨这一陷阱，剖析不同分词器的工作机制，并通过代码实例展示它们如何导致RAG系统中的分割边界问题，并提出相应的缓解策略。 第一章：分词的基石——为什么我们需要Tokenization？ 在深入探讨分词器的差异之前，我们首先要理解分词在自然语言处理（NLP）特别是大型语言模型（LLM）中的核心作用。 1.1 什么是分词？ 分词是将连续的文本序列切分成更小、有意义的单元（tokens）的过程。这些单元可以是单词、子词（subword）、字符或字节。LLM不能直接处理原始文本，它们需要将文本转换为模型能够理解的数值表示 …
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