TiDB.AI知识库分块策略优化实践

在构建企业级知识库系统时，文档分块(chunking)策略是影响检索效果的关键因素之一。TiDB.AI项目近期对其知识库系统的分块功能进行了重要升级，通过引入灵活的分块配置机制，显著提升了不同类型文档的处理效果。

分块策略的重要性

文档分块是将大文档拆分为适合语言模型处理的小段文本的过程。合理的分块策略需要平衡几个关键因素：块大小要足够包含完整语义信息，又不能超出模型处理限制；块之间需要适当重叠以避免信息割裂；不同格式文档(如Markdown、纯文本)需要采用不同的分割逻辑。

TiDB.AI的分块方案设计

TiDB.AI设计了两种分块配置模式，满足不同场景需求：

通用模式(General Mode)

适用于大多数简单场景，提供统一的文档处理方式：

• 固定块大小(chunk_size)和重叠区域(chunk_overlap)
• 可自定义段落分隔符(paragraph_separator)
• 适用于格式统一、结构简单的文档集合

配置示例：

{
  "mode": "general",
  "chunk_size": 1000,
  "chunk_overlap": 200,
  "paragraph_separator": "\n\n"
}

高级模式(Advanced Mode)

针对复杂文档集合，支持按文档类型定制分块策略：

• 可为不同MIME类型(text/plain、text/markdown等)指定不同分块器
• 每种分块器可独立配置参数
• 默认对Markdown文档使用专门的分块器

配置示例：

{
  "mode": "advanced",
  "rules": {
     "text/plain": {
        "spiltter": "centense-spiltter",
        "spiltter_config": {
          "chunk_size": 1000,
          "chunk_header_level": 2
         }
      },
     "text/markdown": {
        "spiltter": "markdown-spiltter",
        "spiltter_config": {
          "chunk_size": 1000,
          "chunk_overlap": 200,
          "paragraph_separator": "\n\n"
        }
      }
  }
}

技术实现亮点

1. Markdown文档的智能处理：系统默认对Markdown文档使用专门的分块器，能够识别文档结构元素(标题、列表等)，保持文档逻辑结构的完整性。

2. 层级化配置：支持在知识库级别和数据源级别分别设置分块策略，为不同来源的数据提供差异化处理。

3. 灵活的扩展机制：通过分块器(spiltter)插件架构，可以方便地接入新的文档处理逻辑，适应未来可能出现的各种文档格式。

实际应用价值

这项改进使得TiDB.AI知识库系统能够：

• 更精准地处理技术文档、API参考等结构化内容
• 保持文档中关键信息(如代码示例、参数说明)的完整性
• 减少因不当分块导致的语义割裂问题
• 提升后续检索和问答的准确率

对于企业用户而言，这意味着更高质量的知识检索体验和更准确的AI问答结果。开发者也可以根据自身文档特点，定制最适合的分块策略，充分发挥大语言模型的能力。