Late Chunking开源项目 – 长文本分块嵌入优化

Late Chunking 是 JinaAI 发布的一种用于处理长文本的嵌入生成方法，通过延迟分块策略解决长距离上下文依赖性问题。该方法首先对整个文本进行编码，生成包含全局信息的 token 向量序列，然后对这些向量进行分块平均池化，生成具有上下文感知的 chunk 嵌入。该技术特别适用于长文本的语义匹配任务，如 RAG（Retrieval Augmented Generations）系统，能够显著提升文本检索的准确性。

Late Chunking的特点:

1. 支持长文本嵌入生成，最多可处理 8192 个 tokens
2. 通过延迟分块策略解决长距离上下文依赖性问题
3. 生成的 chunk 嵌入包含全局信息，提升语义匹配效果
4. 适用于 RAG 系统，优化文本检索任务
5. 开源实现，支持多种文本嵌入模型

Late Chunking的功能:

1. 用于长文本的语义匹配任务，如 RAG 系统
2. 优化文本检索系统，提升检索准确性
3. 处理长文档的分块嵌入生成，适用于信息检索、问答系统等场景
4. 在 BeIR 等检索基准测试中验证效果，提升 nDCG 评分

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