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This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,282 @@
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# 当前分片策略问题分析与根因
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> 基于 `DocumentChunkServiceTest` 可视化测试的运行结果
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> 配置:`maxSize=800, overlap=100`(默认) / 可视化测试使用 `maxSize=300/200, overlap=50/30`
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## 问题总览
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| # | 问题 | 严重程度 | 根因归类 |
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|---|------|----------|----------|
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| 1 | 标题独立成空壳块 | 中 | 标题分割逻辑 |
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| 2 | 有序列表被拆散 | 高 | 段落级切割 + 缺少结构感知 |
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| 3 | 英文块 token 密度远低于中文块 | 高 | 字符计数代替 token 计数 |
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| 4 | 硬截断点在语义转折处无特殊处理 | 中 | 仅依赖 maxSize 触发 |
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| 5 | overlap 窗口对中文句号后截取命中率低 | 低 | 句子校准逻辑覆盖不全 |
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## 问题 1:标题独立成空壳块
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### 现象
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运维文档 `maxSize=300` 下,H1 标题产生了一个只有 14 字符的分块:
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```
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Chunk #0
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│ Title: CPU高负载问题排查指南
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│ Range: [0→14] (14字符)
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│ Content:
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│ │ # CPU高负载问题排查指南
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```
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紧随其后的 `## 问题现象` 被分到下一个块。14 字符的块没有任何可检索的实质内容。
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### 根因
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```java
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// DocumentChunkService.java:71-83
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while (matcher.find()) {
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// 保存上一个章节
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if (lastEnd < matcher.start()) {
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String sectionContent = content.substring(lastEnd, matcher.start()).trim();
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if (!sectionContent.isEmpty()) { // ← 条件:content 非空
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sections.add(new Section(currentTitle, sectionContent, lastEnd));
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}
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}
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currentTitle = matcher.group(2).trim();
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lastEnd = matcher.start();
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}
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```
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`splitByHeadings()` 遍历标题时,`lastEnd` 指向当前标题起始位置,`matcher.start()` 是下一个标题的起始位置。当 H1 后紧跟 H2(中间只有 `#` 行本身的内容),`content.substring(lastEnd, matcher.start())` 取出的是 **H1 标题行本身 + H1 标题行和 H2 之间的空白**。
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关键问题:
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- H1 标题行被当作上一个 section 的 "content" 保存(因为中间文本不为空——标题行本身是文本)
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- 但实质上标题不应该独立成为一个可检索的分块
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### 影响
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- 向量库中出现大量无效向量(仅含标题、无实质内容)
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- 检索时可能召回标题块,Agent 得不到有用信息
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- 浪费 Milvus 存储空间
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## 问题 2:有序列表被拆散
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### 现象
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排查步骤 1-4 在 Chunk #2,第 5 步被单独踢到 Chunk #3:
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```
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Chunk #2 → 1. 登录服务器... 2. 使用 ps... 3. 查看应用日志... 4. 检查数据库...
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Chunk #3 → 5. 检查JVM内存...
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```
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Agent 调用工具拿到 Chunk #2 时,排查步骤不完整,可能漏掉关键操作。
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### 根因
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```java
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// DocumentChunkService.java:174-188
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private List<String> splitByParagraphs(String content) {
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List<String> paragraphs = new ArrayList<>();
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String[] parts = content.split("\n\n+"); // ← 双换行分割
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for (String part : parts) {
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String trimmed = part.trim();
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if (!trimmed.isEmpty()) {
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paragraphs.add(trimmed);
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}
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}
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return paragraphs;
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}
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```
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```java
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// DocumentChunkService.java:132-148
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if (currentChunk.length() > 0 &&
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currentChunk.length() + paragraph.length() > chunkConfig.getMaxSize()) {
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// 触发切分——不关心这个段落属于什么语义结构
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String overlap = getOverlapText(chunkContent);
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currentChunk = new StringBuilder(overlap);
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}
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currentChunk.append(paragraph).append("\n\n");
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```
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两层根因:
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1. `splitByParagraphs()` 只认 `\n\n+` 作为段落分割符,不识别 **有序列表**(`1. \n2. \n3.` 之间通常是单换行)
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2. `chunkSection()` 走到字符上限就切,完全不感知"这是一个列表的第几项"——列表项之间的语义强关联被忽略
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### 影响
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- 排查步骤、操作指南类文档的完整性被破坏
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- RAG 检索召回不完整的步骤列表,Agent 据此操作可能导致遗漏
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- 这是运维场景的致命问题——运维文档大量使用列表
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## 问题 3:英文块 token 密度远低于中文块
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### 现象
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可视化测试数据:
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```
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中文: 218字符 → 2个分块(约218 tokens,密度 ~1.0 token/字符)
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英文: 602字符 → 3个分块(约150 tokens,密度 ~0.25 token/字符)
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```
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同样 `maxSize=200`,英文 602 字符装了 150 token 还产生 3 个分块;中文 218 字符装了 218 token 只产生 2 个分块。中文块的实际 token 负担是英文的 **~4x**。
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### 根因
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```java
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// DocumentChunkConfig.java:18
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private int maxSize = 800; // 字符数上限
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// DocumentChunkService.java:132-133
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if (currentChunk.length() + paragraph.length() > chunkConfig.getMaxSize()) {
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// 这里比的是 Java String.length() — 字符数,不是 token 数
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```
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Java 的 `String.length()` 对每个 Unicode 字符(包括中文)都返回 1。但 LLM tokenizer 对中文和英文的 token 化效率完全不同:
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```
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"这是中文" → 4 字符 → ~4 tokens (1:1)
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"This is English" → 15 字符 → ~4 tokens (3.75:1)
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```
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用字符数作为切割上限,相当于:
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- 中文块:可以装 800 token(甚至更多)
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- 英文块:只能装 ~200 token
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LLM 上下文窗口是按 token 计费的,这种偏差意味着**中文知识库的 RAG 开销是英文的 4 倍**。
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### 影响
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- LLM 调用成本不可预测(中英混排时波动大)
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- 中文知识库的上下文窗口利用率极易超标
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- 无法对 prompt 的 token 预算做精确控制
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## 问题 4:硬截断在语义转折处无特殊处理
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### 现象
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同问题 2 的根因延伸。当前逻辑:
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```
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段落1 + 段落2 + 段落3 + ... + 段落N → 总字符数 < maxSize → 继续追加
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→ 总字符数 > maxSize → 立刻切
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```
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不考虑「段落 N 和段落 N+1 是否属于同一语义单元」。两个语义上需要绑定的段落恰好越过 maxSize 边界就会被拆散。
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### 根因
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```java
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// DocumentChunkService.java:132
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if (currentChunk.length() + paragraph.length() > chunkConfig.getMaxSize()) {
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```
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触发条件只有一个——字符数。不缺以下信号:
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- 相邻段落的语义相似度(可用 embedding 计算)
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- 当前缓冲区是否处于列表/表格/代码块内部
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- 当前位置是否是 Markdown 层级的自然边界(如 `##` 标题前)
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### 影响
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- 切出来的分块边界在语义上不可预测
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- 同一主题的内容可能跨越两个分块,召回时只能拿到一半上下文
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## 问题 5:overlap 句子校准对中文覆盖不全
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### 现象
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测试用的中文句子边界校准场景中,文档字数不足 `maxSize=100`,未触发切分。但即便触发,当前校准逻辑存在盲区:
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```java
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// DocumentChunkService.java:203-206
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int lastSentenceEnd = Math.max(
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overlap.lastIndexOf('。'), // 只有三个终止符
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Math.max(overlap.lastIndexOf('?'), overlap.lastIndexOf('!'))
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);
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```
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### 根因
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中文句子终止符不止 `。?!` 三种:
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| 终止符 | 是否覆盖 | 遗漏场景 |
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|--------|----------|----------|
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| `。` | ✅ | — |
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| `?` | ✅ | — |
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| `!` | ✅ | — |
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| `;`(分号) | ❌ | 长复句的语义断点 |
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| `:`(冒号) | ❌ | 列表/说明的引入点 |
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| `……` | ❌ | 省略号表示语义未尽 |
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| `\n`(换行) | ❌ | 中文短句常用换行代替标点 |
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阈值逻辑也有盲区:
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```java
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if (lastSentenceEnd > overlapSize / 2) {
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// only apply if sentence boundary is in the LATER half of overlap
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}
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```
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如果句子边界在重叠区的前半段(即离截断点不到 overlap/2),直接退回原始截取——但实际上即使在前半段,也比随机截取更好。
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### 影响
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- 中文内容的重叠窗口可能从句子中间截取
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- 新分块的"种子"文本不完整,影响该块的语义完整性
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## 根因总结
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所有 5 个问题的根源收敛到两点:
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### 根因 A:切割触发器只有一个维度——字符数
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```
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currentChunk.length() + paragraph.length() > maxSize → 切!
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```
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这个条件不知道:
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- 这个"paragraph"是列表项还是普通段落?(问题 2)
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- 中文还是英文?(问题 3)
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- 和上一条内容语义紧密还是已经转移话题?(问题 4)
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- 这个位置是在 Markdown 结构树上的什么层级?(问题 1)
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### 根因 B:文档结构感知仅限于正则标题
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```java
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Pattern headingPattern = Pattern.compile("^(#{1,6})\\s+(.+)$", Pattern.MULTILINE);
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```
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这是唯一的结构感知入口。正则比 AST 脆弱,无法区分:
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- 代码块内的 `#` 注释 vs 真正的 Markdown 标题
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- 列表项 vs 段落
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- 代码块 vs 正文
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- 表格 vs 正文
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## 修复优先级建议
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| 优先级 | 问题 | 对策 | 改动量 |
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|--------|------|------|--------|
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| P0 | 问题 3(中英 token 密度) | 字符计数 → token 计数 | ~10 行 |
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| P0 | 问题 2(列表拆散) | 增加列表结构感知 | ~30 行 |
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| P1 | 问题 1(标题空壳) | 标题与下一个 H2 之间内容为空时合并 | ~15 行 |
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| P1 | 问题 4(硬截断) | 语义相似度辅助决策切点 | ~30 行 |
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| P2 | 问题 5(句子校准覆盖) | 增加终止符 + 降低阈值条件 | ~5 行 |
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||||
最终方案:替换为 Spring AI `TokenTextSplitter`,同时保留本项目特有的 `title` 元数据传播能力(因为 `TokenTextSplitter` 也不感知 Markdown 标题)。
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@@ -0,0 +1,200 @@
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# Plan: 分片策略第 4 步重构
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> 分支: `refactor/rag-chunking-strategy`
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> 状态: 规划中
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> 范围: 仅改 `DocumentChunkService.chunkSection()` 一个方法
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## 背景
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经 debug 确认,当前分片流程的 1/2/3 步逻辑正确:
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```
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第1步 chunkDocument() → splitByHeadings(content) ✅ 保持不变
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第2步 for each Section → 循环章节 ✅ 保持不变
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第3步 chunkSection() 入口 → 容量短路判断 + splitByParagraphs ✅ 保持不变
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||||
第4步 chunkSection() 累积循环 → 段落累积 + 字符触发切分 ❌ 需重构
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```
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**第 4 步的两个核心问题:**
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| 问题 | 现象 |
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|------|------|
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| A. 丢失顺序 | `trim()` + 手工拼接 `\n\n` 导致 `currentStartIndex` 漂移 |
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| B. 结构无感知 | 有序列表项被拆散到不同分块(排查步骤 1-4 在一块,第 5 步在另一块) |
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## 目标
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改造 `chunkSection()` 的段落累积循环,使其:
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1. **不丢顺序** — 用原始文本索引替代手工拼装的 `currentStartIndex`
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2. **感知列表结构** — 有序/无序列表项之间不在中间切断
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3. **Token 感知** — 用启发式 token 估算替代纯字符计数(为后续 Spring AI TokenTextSplitter 做准备)
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4. **软边界** — 在接近上限时查找语义安全切点,而非硬截断
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## 不改的部分
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| 组件 | 理由 |
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|------|------|
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| `splitByHeadings()` | 标题分割正确,正则够用 |
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| `getOverlapText()` | 句子校准逻辑保留,作为安全网 |
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| `DocumentChunk` 数据结构 | 字段完备,无需新增 |
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| `DocumentChunkConfig` | 增加 `maxTokens` 字段,保留原字段兼容 |
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| `VectorIndexService` | 消费者改动延后到下一阶段 |
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## 改动方案
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### 改动 1: `DocumentChunkConfig` — 增加 token 配置
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```java
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// 新增字段
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private int maxTokens = 500; // token 上限(中文约500字,英文约2000字符)
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||||
private int maxTokensHard = 600; // 硬上限(maxTokens × 1.2)
|
||||
|
||||
// 保留原字段作为向后兼容
|
||||
private int maxSize = 800; // 保留但标记 @Deprecated
|
||||
```
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||||
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||||
### 改动 2: `chunkSection()` — 改造累积循环
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||||
|
||||
**当前逻辑(伪代码):**
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```
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||||
for each paragraph:
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if length + paragraph > maxSize → 切分 → 从 overlap 开始新块
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||||
append paragraph + "\n\n"
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||||
```
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||||
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||||
**新逻辑(伪代码):**
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||||
|
||||
```
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||||
for each paragraph:
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||||
currentTokens = estimateTokens(buffer)
|
||||
paraTokens = estimateTokens(paragraph)
|
||||
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||||
if currentTokens + paraTokens > maxTokens:
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||||
if isInUnbreakableContext(buffer, paragraph):
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||||
if currentTokens + paraTokens > maxTokensHard:
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||||
→ 必须切(硬上限保护)
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||||
else:
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||||
→ 不切,继续累积(容忍超出,保护列表完整性)
|
||||
else:
|
||||
→ 切分(段落边界 = 安全切点)
|
||||
→ 从 overlap 开始新块
|
||||
else:
|
||||
→ 不切,继续累积
|
||||
|
||||
append paragraph + "\n\n"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 改动 3: 新增 `estimateTokens()` — 启发式 token 估算
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||||
|
||||
```java
|
||||
/**
|
||||
* 启发式 token 估算(无需外部依赖)
|
||||
* 中文: ~1 字符/token
|
||||
* 英文/数字: ~4 字符/token
|
||||
* 标点/空白: 忽略
|
||||
*/
|
||||
private int estimateTokens(String text) {
|
||||
int tokens = 0;
|
||||
for (char c : text.toCharArray()) {
|
||||
if (Character.UnicodeBlock.of(c) == Character.UnicodeBlock.CJK_UNIFIED_IDEOGRAPHS
|
||||
|| Character.UnicodeBlock.of(c) == Character.UnicodeBlock.CJK_UNIFIED_IDEOGRAPHS_EXTENSION_A) {
|
||||
tokens += 1; // 中文字符 1:1
|
||||
} else if (Character.isWhitespace(c)) {
|
||||
// 空白字符不计
|
||||
} else {
|
||||
tokens += 1; // 非中文凑 4 个算 1 token(简化)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
// 非中文部分 / 4
|
||||
return tokens;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 改动 4: 新增 `isInUnbreakableContext()` — 结构感知
|
||||
|
||||
```java
|
||||
/**
|
||||
* 判断当前段落是否属于不可中断的结构
|
||||
* 返回 true = 不能在当前位置切分
|
||||
*/
|
||||
private boolean isInUnbreakableContext(String buffer, String nextParagraph) {
|
||||
// 有序列表: "1. " "2. " "3. " 格式
|
||||
if (nextParagraph.matches("^\\d{1,2}\\.\\s.*")) {
|
||||
// 前一个段落也是列表项 → 不切
|
||||
String lastLine = getLastNonEmptyLine(buffer);
|
||||
if (lastLine.matches("^\\d{1,2}\\.\\s.*|.*\\n\\d{1,2}\\.\\s.*")) {
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
// 无序列表: "- " 或 "* " 格式
|
||||
if (nextParagraph.matches("^[-*]\\s.*")) {
|
||||
String lastLine = getLastNonEmptyLine(buffer);
|
||||
if (lastLine.matches("^[-*]\\s.*|.*\\n[-*]\\s.*")) {
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
// 代码块: ``` 内部不切
|
||||
if (buffer.contains("```") && countOccurrences(buffer, "```") % 2 == 1) {
|
||||
return true; // 在未闭合的代码块内 → 不切
|
||||
}
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 改动 5: 修复 index 漂移
|
||||
|
||||
```java
|
||||
// 当前问题:用手工拼装的 chunkContent.length() 推算 offset
|
||||
// String chunkContent = currentChunk.toString().trim(); ← trim 丢字符
|
||||
// currentStartIndex = currentStartIndex + chunkContent.length() - overlap.length(); ← 漂移
|
||||
|
||||
// 改为:用段落在原始文档中的实际位置
|
||||
// 对每个 paragraph 记录其在 section.content 中的 offset,切分时直接使用
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 改动文件清单
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||||
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| 文件 | 改动 | 行数变化 |
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|------|------|----------|
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| `config/DocumentChunkConfig.java` | +2 字段 | +8 |
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||||
| `service/DocumentChunkService.java` | 改造 `chunkSection()` + 3 个新方法 | ~+50 / -20 |
|
||||
| `test/.../DocumentChunkServiceTest.java` | 新增列表结构感知 + token 估算用例 | +40 |
|
||||
|
||||
总计改动约 80 行,仅影响一个核心方法。
|
||||
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||||
---
|
||||
|
||||
## 验收标准
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||||
|
||||
| # | 用例 | 预期 |
|
||||
|---|------|------|
|
||||
| 1 | 有序列表(5 项,每项 50 字符,maxTokens=180) | 5 项不拆散,容忍略超上限 |
|
||||
| 2 | 有序列表(20 项,超 maxTokensHard) | 在硬上限处切,但不在列表项中间切 |
|
||||
| 3 | 纯段落(10 段,每段 100 字符,maxTokens=300) | 在段落边界切 |
|
||||
| 4 | 中文 800 字 vs 英文 3200 字符 | 分块数接近 |
|
||||
| 5 | H1→空的→H2(标题空壳) | 仍有(不在本次修复范围) |
|
||||
| 6 | 原有测试:空文档、短文档、标题分割、重叠、chunkIndex | 全部通过 |
|
||||
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## 后续阶段
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| 阶段 | 内容 | 依赖 |
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| **Phase 1(本次)** | 改 `chunkSection()` — token + 列表感知 | 无 |
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| Phase 2 | 标题空壳问题修复(`splitByHeadings` 合并相邻空 section) | Phase 1 |
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| Phase 3 | 可选:切换到 Spring AI `TokenTextSplitter` | Phase 1/2 |
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| Phase 4 | 语义相似度辅助切点决策 | Phase 1 |
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| Phase 5 | Markdown AST 解析替代正则 | 低优先级 |
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