MoC（Mixtures of Text Chunking Learners）开源 – 提升RAG系统性能的文本分块框架

MoC是一个用于检索增强生成（RAG）系统的文本分块框架，通过动态选择分块器、正则表达式引导的分块和编辑距离恢复算法，提升RAG系统的性能和效率。它还引入了新的评估指标：边界清晰度和分块粘性，以量化文本分块质量。MoC的实现依托于Meta-Chunking项目，并提供了lmchunker Python包，便于用户安装和使用。

MoC（Mixtures of Text Chunking Learners）的特点:

1. 动态选择分块器：根据上下文灵活选择最佳分块方法
2. 正则表达式引导的分块：利用正则表达式指导文本分块过程
3. 编辑距离恢复算法：通过编辑距离调整和优化分块边界
4. 新的评估指标：引入边界清晰度和分块粘性，量化分块质量

MoC（Mixtures of Text Chunking Learners）的功能:

1. 安装lmchunker包：通过命令pip install lmchunker安装
2. 参考GitHub仓库中的笔记本示例进行文本分块操作
3. 运行评估脚本，在不同数据集上测试分块效果
4. 配置参数如docs_path和retrieve_top_k，优化分块结果

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