在建構繁體中文的檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）應用時，「Embedding Chunk Length」（嵌入文本區塊長度）與「Overlap」（重疊部分）是影響檢索準確度與生成品質的關鍵設定。我們討論兩個情境:一種是 (1000/100）與另一種（4000/20），這是兩個截然不同的策略，這兩種策略顯示業界在此問題上並無標準答案，最佳設定取決於您的具體應用情境、文件特性以及所使用的模型。
本文將深入探討這兩個參數的意義，分析其對繁體中文處理的影響，並根據最新的研究與實務經驗，提供設定建議。
核心概念：Chunk Length 與 Overlap 為何如此重要？
在 RAG 的運作流程中，我們首先需要將長篇文件切割成較小的「文本區塊」（Chunks），再將這些區塊轉換為「嵌入向量」（Embeddings），存入向量資料庫中。當使用者提出問題時，系統會將問題同樣轉換為向量，並在資料庫中尋找語意最相近的文本區塊，最後將這些區塊作為上下文（Context）提供給大型語言模型（LLM），以生成精準的回答。- Embedding Chunk Length (區塊長度)：定義了每個文本區塊的大小。這通常以字元（characters）或權杖（tokens）為單位計算。
- 較小的區塊：能讓檢索更精準，因為每個區塊的主題更集中。這對於「事實查找型」的問答特別有效。然而，缺點是可能因為切得太細而失去完整的上下文，導致模型無法理解段落間的關聯。
- 較大的區塊：能保留更完整的上下文，有助於需要綜合、推理或總結多個概念的複雜問題。但缺點是單一區塊內可能包含過多無關資訊，稀釋了核心語意，反而干擾了檢索的精準度。
- Chunk Overlap (重疊部分)：定義了相鄰兩個區塊之間重疊的內容長度。
- 主要目的：是為了避免語意在區塊邊界被硬生生切斷。例如，一個完整的句子或概念恰好被分割到兩個區塊的交界處，重疊設定可以確保這個完整的概念至少會完整地出現在其中一個區塊中，從而保持上下文的連續性。通常建議設定為區塊長度的 10% 到 20%。
大與小，兩種策略的背後思維
這兩種策略反映了兩種不同的設計哲學，適用於不同的使用場景。
1000/100的設計考量與適用情境
平衡策略：1000 個字元（約等於 500 個中文字）是一個相對中等的區塊大小。這個大小足以容納數個完整的句子或一個短段落，在多數通用場景下，能在「檢索精準度」與「上下文完整性」之間取得不錯的平衡。
通用性：此設定適用於多種類型的文件，從一般問答、網頁內容到技術文件，都能有不錯的基礎表現。
標準重疊：10% 的重疊率符合業界普遍的建議，能有效緩解邊界切割問題。
4000/20的設計考量與適用情境
最大化上下文策略：4000 個字元（約等於 2000 個中文字）是一個非常大的區塊。這個設定的背後邏輯是為了充分利用現代大型語言模型（如 GPT-4、Claude 3）越來越長的上下文視窗（Context Window）。
適用於長篇分析：當任務是進行長篇文件的深度摘要、主題分析或需要跨越多個段落進行推理時，較大的區塊能提供更豐富的背景資訊給模型。
最小化重疊：20 個字元的重疊非常小，幾乎可以忽略不計。這可能基於一個假設：在如此大的區塊尺寸下，邊界被切斷的機率相對較低，或者其影響可以被巨大的上下文內容所彌補。
繁體中文的特殊挑戰與最佳化策略
相較於英文等以空格分隔單詞的語言，繁體中文的連續字元特性為「分塊」（Chunking）帶來了獨特的挑戰。簡單地按字元數切割，很容易將一個完整的詞語（例如「使用者介面」）或一個連貫的句子從中間切斷。
針對繁體中文，以下是更進階且建議的策略：
- 優先採用「語意分塊 (Semantic Chunking)」或「句子分塊 (Sentence Splitting)」：
- 與其使用固定的字元數（Fixed-size Chunking），更理想的方法是利用自然語言處理（NLP）技術，先將文章按照句子或段落的邊界來切分。許多現代化的 RAG 框架（如 LlamaIndex、LangChain）都支援這類基於標點符號（如 。、！、？、\n）的遞歸式分塊（Recursive Character Text Splitting）。
- 對於繁體中文，可以優先使用全形標點符號作為分隔符。
- 進階實作：可以引入如 spaCy 或Jieba或其他受歡迎的中文斷句函式庫，來進行更精準的句子層級分割，確保每個區塊都是由一個或多個完整的句子組成。
- 根據任務類型調整區塊大小：
- 具體事實問答（如產品規格、歷史事件）：建議使用較小的區塊。一個好的起點可以是 256 到 512 個 tokens（約等於 150 到 300 個中文字）。這能讓檢索到的內容高度相關，減少雜訊。
- 複雜推理或摘要（如分析報告、學術論文）：建議使用較大的區塊。可以考慮 512 到 1024 個 tokens（約等於 300 到 600 個中文字）。這有助於模型理解更宏觀的論點和上下文關聯。
- 參考權威研究的發現：
- 一個針對中文 RAG 的綜合性評測基準**「CRUD-RAG」**的研究發現：對於需要創意生成或保持文章連貫性的任務，較大的區塊表現更佳。對於單一文件的問答任務，較小的區塊能帶來更高的準確性。適度增加**重疊（Overlap）**通常能提升連貫性與關鍵資訊的捕捉率。
結論與建議
綜合以上分析，對於「繁體中文 Embedding Chunk Length 該設多少合適？」這個問題，答案是**「視情況而定，但1000/100或4000/20都不是對錯的爭論，而使作為起點，經過大量RAG(人感:機器回答好不好的人體感受度)測試後調整會更為穩妥與通用。」**
以下是具體的建議：
- 從何開始？
- 如果您不確定如何選擇，建議從長度 1000，重疊 100或一個更中庸的 512 tokens 搭配 10-15% 的重疊開始。這在多數應用中都能取得不錯的平衡。
- 如何優化？
- 分析您的文件與任務：您的文件是結構化的技術手冊，還是非結構化的長篇論述？您的使用者主要是問特定事實，還是需要深度分析？
- 採用更智慧的分塊策略：盡量避免單純的固定字元分塊。優先選擇能夠識別句子或段落邊界的分塊方法。在設定中尋找 Recursive Character Text Splitter 之類的選項，並將 。、\n\n 等作為主要分隔符。
- 實驗與評估：最好的設定永遠來自於針對您自己資料的實驗。嘗試不同的區塊大小與重疊比例，並建立一個小的評估集（包含代表性的問題與標準答案），來客觀地衡量哪種設定的檢索與生成效果最好。
總結來說，4000/20 是一個較為激進的、專為利用超長上下文模型進行特定任務（如長文摘要）而設計的策略，不一定適合所有繁體中文的通用 RAG 場景。相對而言1000/100 提供了一個更安全、更具普適性的出發點。從這裡開始，並根據您的具體需求，逐步轉向更精細的、基於語意邊界的分塊策略，將是您在繁體中文 RAG 應用中取得成功的關鍵。
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