all-in-rag零散的笔记（自存/持续更新）

2026.3.17

原文说的很详尽，写这么一篇只是为了让自己背的更顺。

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1.让代码只输出content？

print(answer.content)

补充：其中，

answer = llm.invoke(prompt.format(question=question, context=docs_content))

该代码先把question（问题）和docs_content（上下文 / 参考文档）填充到预设的prompt（提示词模板）中，再调用大语言模型（llm）处理填充后的提示词，最终将模型返回的结果赋值给answer变量。

format方法会把实际的question和docs_content替换到占位符位置，生成最终发给模型的完整提示词。例：若prompt = "基于{context}回答问题：{question}"，question="什么是Python"，context="Python是编程语言"，格式化后得到："基于Python是编程语言回答问题：什么是Python"。

llm.invoke(...)

invoke是 LangChain 框架中统一的模型调用方法，接收格式化后的提示词，向模型发送请求并获取返回结果。

2.修改Langchain代码中`RecursiveCharacterTextSplitter()`的参数`chunk_size`和`chunk_overlap`，观察输出结果有什么变化。

chunk_size=每个块的目标大小

chunk_overlap= 每个块之间重叠？个字符，以缓解语义割裂

未修改前输出结果

修改后的输出结果，其中

chunk_size=5000, chunk_overlap=500

总结：

一、

1. 默认参数（chunk_size=4000, chunk_overlap=200）
输出：列举了 8 个例子，包括走迷宫、象棋、股票管理、雅达利游戏、Pong游戏、21点、自动驾驶、MountainCar-v0。
特点：覆盖了文章的主要部分，例子比较全面。
2. 小参数（chunk_size=1000, chunk_overlap=100）
输出：列举了 3 大类共 10 个例子，包括探索与利用的例子（选择餐馆、做广告、挖油、玩游戏）、强化学习具体应用的例子（DeepMind 走路的智能体、机械臂抓取、OpenAI 的机械臂翻魔方）、Gym 库交互的例子（MountainCar-v0）。
特点：更聚焦于文章的后半部分，特别是探索与利用的例子。
3. 大参数（chunk_size=5000, chunk_overlap=500）
输出：列举了 3 大类共 9 个例子，包括自然界与生活领域（羚羊、股票交易）、电子游戏（雅达利的 Pong 游戏、雅达利的 Breakout 游戏）、Gym 库中的具体环境（Taxi-v3、Acrobot、CartPole-v0、MountainCar-v0）。
特点：覆盖了文章的前半部分，特别是自然界和游戏的例子。

二、

• chunk_size 影响：

  • 增大（如从 50→100）：文本块数量减少，单个块更长，减少分割次数，但可能包含过多无关内容；
  • 减小（如从 50→20）：文本块数量剧增，单个块更短，分割更细，但可能导致语义碎片化（比如 “Langchain” 被拆成两半）。

• chunk_overlap 影响：

  • 增大（如从 10→20）：相邻块重叠内容更多，上下文连贯性更好，但会重复处理字符，增加冗余；
  • 减小（如从 10→0）：无重叠，文本块更 “独立”，但可能断裂语义（比如 “帮助开发者” 只出现在第一块，第二块直接从 “快速构建” 开始）。

• chunk_size决定文本块的长度上限：值越大，块数越少、单块越长；值越小，块数越多、单块越短。
• chunk_overlap决定文本块的上下文连贯性：值越大，重叠越多、连贯性越好但冗余增加；值越小，重叠越少、冗余降低但可能语义断裂。

这个例子更直观一点

=== 正常参数 (chunk_size=50, chunk_overlap=10) === 第1块（字符数：50）：Langchain是一个强大的大语言模型应用开发框架，它提供了丰富的组件和工具，帮助开发者 第2块（字符数：49）：开发者快速构建基于LLM的应用程序。无论是文本处理、链调用还是代理开发，Langchain都能提 第3块（字符数：24）：能提供便捷的解决方案。 === 增大chunk_size (chunk_size=100, chunk_overlap=10) === 第1块（字符数：99）：Langchain是一个强大的大语言模型应用开发框架，它提供了丰富的组件和工具，帮助开发者快速构建基于LLM的应用程序。无论是文本处理、链调用还是代理开发，Langchain都能提 第2块（字符数：24）：能提供便捷的解决方案。 === 减小chunk_size (chunk_size=20, chunk_overlap=10) === 第1块（字符数：20）：Langchain是一个强大的大语言 第2块（字符数：20）：大语言模型应用开发框架，它提供了 第3块（字符数：20）：它提供了丰富的组件和工具，帮助开 第4块（字符数：20）：工具，帮助开发者快速构建基于LLM 第5块（字符数：20）：于LLM的应用程序。无论是文本处理 第6块（字符数：20）：文本处理、链调用还是代理开发，Lan 第7块（字符数：20）：代理开发，Langchain都能提供便捷 第8块（字符数：13）：供便捷的解决方案。 === 增大chunk_overlap (chunk_size=50, chunk_overlap=20) === 第1块（字符数：50）：Langchain是一个强大的大语言模型应用开发框架，它提供了丰富的组件和工具，帮助开发者 第2块（字符数：50）：帮助开发者快速构建基于LLM的应用程序。无论是文本处理、链调用还是代理开发，Langchain 第3块（字符数：24）：能提供便捷的解决方案。 === 减小chunk_overlap (chunk_size=50, chunk_overlap=0) === 第1块（字符数：50）：Langchain是一个强大的大语言模型应用开发框架，它提供了丰富的组件和工具，帮助开发者 第2块（字符数：39）：快速构建基于LLM的应用程序。无论是文本处理、链调用还是代理开发，Langchain都能提供 第3块（字符数：24）：能提供便捷的解决方案。

2.数据加载部分

抽取文本->抽取关键信息作为元数据->转换成统一数据结构

Unstructured 库加载并解析一个PDF文件

from unstructured.partition.auto import partition

elements = partition(
filename=pdf_path,
content_type="application/pdf"
)

3.文本分块：直接分，分割号分，语义分，文档结构分（←一般组合使用）

总结各个切块的步骤：

• 直接分块（固定长度分块）① 设定固定字符 / 词数长度阈值② 从文本开头按阈值逐段硬切割③ 不考虑语义、标点，直接拆分④ 输出分块结果

• 分割号分块（分隔符分块）① 定位分隔符（标点、换行、分隔线、特殊符号等）② 以分隔符作为分块边界③ 按边界位置拆分文本④ 清理冗余内容后输出分块

• 语义分块（逻辑分块）① 识别文本话题、句意、逻辑边界② 按语义完整独立原则划分③ 合并零散短句、拆分过长段落④ 输出语义连贯的分块

• 文档结构分块① 解析文档层级（标题、章节、段落、列表等）② 按结构标签（一级 / 二级标题、正文段）划分③ 遵循文档原有结构边界分块④ 保留结构关系，输出结构化分块

其中语义分块（句子分割->上下文感知嵌入->计算语义距离->识别断点->合并成块）中：

langchain_experimental.text_splitter.SemanticChunker 通过buffer_size参数（默认为1）来捕捉上下文信息。对于列表中的每一个句子，这种方法会将其与前后各buffer_size个句子组合起来，然后对这个临时的、更长的组合文本进行嵌入。

然后计算每对相邻句子的嵌入向量之间的余弦距离。这个距离值量化了两个句子之间的语义差异——距离越大，表示语义关联越弱，跳跃越明显。

（余弦距离的发现者真伟大。。。）

4.实践：

• 使用partition_pdf替换当前partition函数并分别尝试用hi_res和ocr_only进行解析，观察输出结果有何变化。

修改前：

解析完成: 5 页, 7956 字符 第一页内容: 进⼊词条 全站搜索检索增强生成 帮助 近期有不法分子冒充百度百科官方人员，以删除词条为由威胁并敲诈相关企业。在此严正声明：百度百科是免费编辑平台，绝不存在收费代编服务，请勿上当受骗！详情 >> 检索增强生成播报 锁定 讨论1 上传视频 ⼤模型前沿技术之⼀ 展开2个同名词条 一分钟了解检索增强生成一分钟了解检索增强生成01:2201:22 RAG ：当下大模型应用落地的必杀技RAG ：当下大模型应用落地的必杀技02:2302:23 查 中国科学院大学计算机科 中国科学院大学计算机科 术学院是 201... 权威合作编辑 ⽬录 同义词RAG（⼤模型内化吸收知识的过程）⼀般指检索增强⽣成 本词条由中国科学院大学计算机科学与技术学院、中国科学院计算技术研究所 参与编辑并 审核，经科普中国 · 科学百科认证 。 历史沿革 播报 技术定义 播报 检索增强生成（ Retrieval-augmented Generation ），简称 RAG ，是当下热门的大模型 前沿技术之一 [1]。 检索增强生成模型结合了语言模型和信息检索技术。具体来说，当模型需要生成文本或者回答问题时，它会先从一个庞大的 文档集合中检索出相关的信息，然后利用这些检索到的信息来指导文本的生成，从而提高预测的质量和准确性 [2]。