筆者在前期文章中總結了RAG的分塊《RAG常見13種分塊策略大總結（一覽表）》，本文介紹一個語義分段的工作，該工作解決的問題是文本語義分割，即將文檔分割成多個具有連續語義的段落。傳統方法通常依賴于預處理文檔以分段來解決輸入長度限制問題，但這會導致段間關鍵語義信息的丟失。RAG系統中的文本分塊方法主要分為基于規則和基于LLM的方法。

插入一個思路，其實，語義分段的方式筆者在很早實踐過一個思路，不管是RAG分塊還是基于規則分塊，都會或多或少的都是段落信息，如何通過語義的方式分割段落？筆者之前的思路最初的想法來源于序列標注模型，那么是否能應用序列標注的方法，來預測文本行之間的跳轉概率？答案是肯定的，以pdf為例，具體實施步驟如下： 先放上筆者之前的老圖：

標注方式

1. 從pdf讀取程序或ocr引擎中得到文本行及其坐標；
2. 使用神經網絡對第i行的文本進行編碼，得到文本嵌入向量text_emb(i)；
3. 提取對應行的圖像，得到圖像嵌入向量img_emb(i)；
4. 提取字號、文字長度特征，并進行歸一化得到特征向量；
5. 聚合步驟2、3、4得到的向量，得到行嵌入line_emb(i)；
6. 使用神經網絡對行向量序列[line_emb(i)]進行序列標注。

整體方案流程圖如下：

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接下來，本文介紹的方法有異曲同工之處，也是采用序列標注的方式進行，供參考。

方法-CrossFormer

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任務定義

文檔預處理

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由于文本語義分割任務通常涉及長文檔，需要采用適當的建模方法來有效處理這些文檔。論文中采用了截斷和分段的方法。步驟如下：

跨段融合模塊 (CSFM)

CSFM 是 CrossFormer 的核心組件，用于增強文檔段之間的語義連貫性。原理如下：

訓練模型使用交叉熵損失函數即可。

通過這種方式，CSFM 能夠有效地捕捉文檔段之間的語義依賴關系，提高分割性能。

CrossFormer 作為 RAG 文本塊分割器

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CrossFormer 可以作為RAG系統中的文本塊分割器，生成更具語義連貫性的文本塊。流程如下：

流程圖

1. 分割長文檔：首先使用 CrossFormer 對輸入文檔進行分割，生成一系列文本塊。
2. 長度評估：評估每個文本塊的長度。如果長度超過預設閾值，則將其輸入分割隊列進行進一步處理，直到確定不需要額外分割或文本塊長度低于指定閾值。
3. 檢索和生成：使用分割后的文本塊進行檢索和生成。通過檢索器和問題提示進行相關性檢索，生成上下文，并將其輸入到LLM中以獲得最終答案。

局限性

• CrossFormer不能精確控制文本塊長度的上限。因此，可能需要結合基于規則的方法來輸出合適的長度。
• 作為線性文本語義分割模型，CrossFormer不能輸出部分重疊的文本塊，這在RAG系統的某些場景中是必需的。

實驗效果

文本語義分割的結果

在RAG基準測試上的結果

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參考文獻：CrossFormer: Cross-Segment Semantic Fusion for Document Segmentation，https://arxiv.org/pdf/2503.23671v1