Spring AI 文档切片策略优化指南

引言：RAG 中的文档切片挑战

在检索增强生成（RAG）场景中，文档切片（Chunking）是将原始数据转换为向量数据库知识的关键步骤。一个设计良好的切片策略能够确保每个文档片段既包含足够的信息量，又保持语义的完整性，从而提高检索质量和生成答案的准确性。反之，如果切片不当，例如简单地在固定字符数处截断，可能会在句子中间将文本切断，导致语义支离破碎，进而影响模型的检索和回答效果。因此，如何进行"好的切片"，实现既科学又不破坏语义的分块，是构建高效RAG知识库的核心问题之一。

Spring AI 框架提供了 TokenTextSplitter 等工具来执行文本分割，但要实现理想的切片效果，开发者需要深入理解其工作原理，并结合业务场景进行优化配置。本文将基于 Spring AI 的 ETL Pipeline 文档和社区实践，探讨如何制定科学的文档切片策略，以在保留语义的前提下，高效地将文档切分为适合检索的知识片段。

Spring AI 文档切片基础：ETL 管道与 TextSplitter

ETL 管道与 Document 模型

Spring AI 将文档处理抽象为一个 ETL（Extract-Transform-Load）管道。在该管道中，DocumentReader 负责从各种数据源读取原始数据并转换为 Document 对象列表，DocumentTransformer 对文档进行转换处理，最后由 DocumentWriter 将处理后的文档写入目标存储（如向量数据库）。Document 类封装了文档内容（文本）、元数据以及可能的媒体信息，是管道中流动的基本数据单元。

在 ETL 管道中，TextSplitter 是 DocumentTransformer 的核心实现之一，用于将长文档分割成更小的片段。通过将大文档切分为小块，我们可以确保每个片段都适应模型的上下文窗口限制，并提高检索的粒度和效率。Spring AI 提供了多种文本分割器，其中最基础且常用的是 TokenTextSplitter。

TextSplitter：核心组件与接口

TextSplitter 是所有文本分割器的抽象基类，它定义了分割文档的基本流程。所有具体的分割器实现（如 TokenTextSplitter、RecursiveCharacterTextSplitter 等）都继承自 TextSplitter，并实现其抽象方法 splitText(String text)，以定义具体的分割逻辑。TextSplitter 类本身实现了 Function<List<Document>, List<Document>> 接口，这意味着它可以直接作为函数被调用，对输入的文档列表进行转换处理。

通过继承 TextSplitter，开发者可以方便地实现自定义的分割策略。Spring AI 的这种设计使得分割器既可独立使用，也可轻松集成到 ETL 管道的转换阶段，实现文档的批量处理。

TokenTextSplitter：基于令牌的智能分割器

TokenTextSplitter 是 Spring AI 提供的默认文本分割器实现，它根据令牌（Token）数量来分割文本，同时在分割时尽量保持语义边界，避免在句子中间截断。其工作原理如下：

编码文本为令牌：首先使用指定的编码将输入文本编码为令牌序列。
按令牌数分块 ：根据设定的目标令牌数（chunkSize）对令牌序列进行切分。每个分块的大小接近但不超过 chunkSize。
寻找语义断点 ：对于每个分块，TokenTextSplitter 会尝试从后向前查找最近的标点符号或换行符作为截断点。这些符号包括英文句点（.）、问号（?）、感叹号（!）和换行符等，它们通常代表句子或段落的边界。如果找到这样的断点，并且该位置满足最小字符数要求（minChunkSizeChars），则在该处截断文本，从而保证分块以完整句子结束。
处理分隔符 ：根据配置决定是否保留分块末尾的分隔符（如换行符）。如果 keepSeparator 为 true，则保留这些符号；否则会将换行符替换为空格，使分块更加紧凑。
最小长度过滤 ：最后，只有长度超过最小嵌入长度（minChunkLengthToEmbed）的分块才会被保留，过短的片段将被丢弃。

通过上述流程，TokenTextSplitter 在保证每个分块不超过模型上下文限制的同时，尽量在句子边界处进行截断，从而维护了文本的语义完整性。这种基于令牌的分割方式能够有效控制分块大小，避免在句子中间切断，是 RAG 文档切片的良好起点。

TokenTextSplitter 的构造参数与配置

TokenTextSplitter 提供了多个构造参数，允许开发者根据需求调整分割策略。其主要参数及其作用如下：

defaultChunkSize ：每个分块的目标令牌数量，默认为 800。这是理想情况下每个文档片段包含的令牌数。增大此值可使每个分块包含更多上下文，但可能降低检索的精确度；减小此值则提高检索粒度，但可能丢失部分上下文。
minChunkSizeChars ：每个分块的最小字符数，默认为 350。当在分块末尾找到断点时，只有该断点的字符索引大于此值时，才会采用该断点截断。此参数用于防止在文本过短时就提前截断，从而保证每个分块有足够的内容。对于中文等非空格分隔的语言，可适当降低此值，以避免因无法找到合适断点而放弃分割。
minChunkLengthToEmbed ：分块用于嵌入的最小长度，默认为 5。经过上述处理后，如果生成的文本片段长度（字符数）小于此值，将被视为过短而丢弃。这可以过滤掉无效或过于短小的片段。
maxNumChunks ：从单个文档生成的最大分块数量，默认为 10000。当处理非常长的文档时，可以限制其分块数量，避免生成过多片段。如果达到此上限，剩余的文本将被丢弃。
keepSeparator ：是否在分块中保留分隔符（如换行符），默认为 true。如果设为 false，则会在分块时移除换行符等分隔符，将相邻句子连接起来。这对于某些场景（如需要连续的文本流）是有用的，但可能影响语义边界。

开发者可以通过构造函数或 Builder 模式（在 Spring AI 1.1.2 版本中引入）来设置上述参数。例如，以下代码展示了如何创建一个自定义参数的 TokenTextSplitter：

java 复制代码

// 文本分割器
@Component
public class TokenTextSplitter {
    public List<Document> splitDocuments(List<Document> documents) {
        TokenTextSplitter splitter = new TokenTextSplitter();
        return splitter.apply(documents);
    }

    public List<Document> splitCustomized(List<Document> documents) {
        TokenTextSplitter splitter = new TokenTextSplitter(1000, 400, 10, 5000, true);
        return splitter.apply(documents);
    }
}

上述代码将目标令牌数设为 1000，最小字符数设为 400，最小嵌入长度设为 10，最大分块数设为 5000，并保留分隔符。通过调整这些参数，可以控制分块的粒度和质量，以适应不同的应用场景。

提升语义完整性：TokenTextSplitter 的局限与改进方向

TokenTextSplitter 已经尝试在句子边界处截断，但在某些情况下，它仍可能因为硬编码的英文分隔符而无法完美处理中文等语言的语义边界。此外，它默认不具备重叠（overlap）机制，可能导致相邻分块之间缺乏上下文衔接。为了进一步提升切片的语义完整性，可以从以下两个方面进行改进：

重叠切片：保留上下文的关键策略

重叠切片是指在相邻的文档片段之间保留一部分重叠文本的策略。通过在分块时保留一定量的重叠内容，可以确保即使某个查询匹配到的分块缺少关键上下文，相邻的分块也能提供补充信息，从而避免答案不完整。研究表明，大多数 RAG 系统的失败案例源于不当的文档切片，例如信息被切分到不同片段中，导致模型无法获取完整上下文。引入重叠可以在很大程度上缓解这一问题。

重叠切片的核心思想是在分割文本时，让相邻两个分块共享一定数量的令牌或字符。例如，如果设置 overlapSize 为 100 个令牌，那么每个新分块都会从上一个分块的最后 100 个令牌开始，形成一个"滑动窗口"【18†】。这种机制确保了相邻片段在语义上存在重叠区域，当模型检索到其中任一片段时，都能获得连续的上下文。

实现重叠切片的方法：

Spring AI TokenTextSplitter 的未来支持 ：目前 TokenTextSplitter 尚未原生支持重叠切片，这是一个已知的需求。社区已经提出通过 Builder 模式添加 withOverlapSize(int overlapSize) 方法的建议，使 TokenTextSplitter 能够生成重叠的分块。一旦该功能实现，开发者可以通过设置重叠大小来轻松开启此策略。
手动实现重叠切片 ：在官方支持之前，开发者可以自行编写分割逻辑来实现重叠。一种思路是继承 TextSplitter 或直接操作字符串，在每次切分时保留一定重叠。例如，可以按固定字符数切分，并在每次切分时将上一个片段的最后 N 个字符复制到下一个片段的开头。另一种方法是利用现有的 TokenTextSplitter，对同一文档分别以不同的起始位置进行两次分割，然后将结果合并，从而形成重叠。无论哪种方式，关键是在相邻片段间人为地引入重叠区域。
使用第三方库或自定义实现 ：一些第三方库已经内置了重叠切片功能。例如，LangChain 的 RecursiveCharacterTextSplitter 就支持通过 chunk_overlap 参数指定重叠大小。开发者可以借鉴此类实现，将其移植到 Spring AI 中，或在 Spring AI 的 ETL 管道中调用这些库。Spring AI Alibaba 社区也提供了实现重叠切片的思路，例如通过多次分割和合并来模拟重叠效果。

重叠切片的实践建议：

合理设置重叠大小 ：重叠部分的长度应根据实际需求确定。一般建议将其设置为分块大小的一定比例（例如 10%~20%）或固定的令牌/字符数。对于 1000 令牌的分块，使用 100~200 令牌的重叠是常见的起点。重叠过小可能无法提供足够的上下文，而重叠过大则会增加存储和计算开销。
权衡检索精度与效率：重叠切片能够提高检索的上下文完整性，但也意味着需要存储和检索更多的重复文本。这会增加向量数据库的存储开销，并可能略微降低检索速度。因此，需要在检索质量与系统性能之间找到平衡。对于关键任务场景，适当牺牲性能以换取更高质量的答案是值得的。
结合业务场景应用：并非所有场景都需要重叠切片。如果文档内容高度独立（例如每个片段本身就是完整的信息单元），则重叠的意义不大。然而，对于长篇文档或需要跨段落上下文的问题，引入重叠能显著提升模型对上下文的理解和回答质量。

中文场景下的分隔符挑战

问题背景： TokenTextSplitter 在寻找断点时默认使用英文标点符号作为分隔符，这在处理中文文本时存在局限性。中文句子通常以中文标点（句号"。"、问号"？"、感叹号"！"等）结尾，而英文分隔符无法识别这些符号，导致在中文文本中往往无法找到合适的断点。结果是 TokenTextSplitter 可能放弃在句末截断，直接在达到令牌数上限时切分，从而在句子中间将文本切断，破坏语义完整性。

社区实践：自定义分隔符与 SentenceSplitter

为了解决上述问题，社区提出了多种解决方案：

修改 TokenTextSplitter 源码，支持自定义分隔符 ：一种直接的思路是扩展 TokenTextSplitter，使其能够使用指定的分隔符列表来寻找断点。例如，有开发者通过修改源码，增加了对中文标点的支持，使分割器能够在"。""！""？"等符号处截断文本。这样可以确保在中文文本中也尽量在句子边界处分块。
使用基于语言模型的句子分割器 ：另一种更高级的方法是利用预训练模型来识别句子边界。Spring AI Alibaba 扩展提供了 SentenceSplitter，它基于 OpenNLP 的句子检测模型，能够精准识别中文句子边界。SentenceSplitter 先将文档拆分为句子，再根据令牌数限制对句子进行聚合，从而避免了过短或过长的片段。这种方法更符合中文的语义单元，能显著提升检索的准确性。不过，其依赖额外的模型，实现复杂度较高。
采用递归字符分割策略 ：递归字符分割（Recursive Character Splitting）是一种灵活的分割策略，它按照预定义的分隔符优先级顺序，递归地对文本进行分割。例如，可以设置分隔符优先级为：\n\n（段落）、\n（行）、。（句号）、！？（其他标点）、（空格）、``（字符）。分割器首先尝试在最高优先级的分隔符处切分，如果分块仍过大，再尝试下一级分隔符，依此类推，最后在必要时按字符切分。这种策略非常适合处理结构复杂的文档，如包含段落、章节、代码块的混合内容。对于中文文本，可以调整分隔符列表，加入中文标点，从而在保持语义完整的同时，避免硬性按字符切分。

Spring AI Alibaba 的实践：RecursiveCharacterTextSplitter

Spring AI Alibaba 社区针对中文语义完整性问题，提出了 RecursiveCharacterTextSplitter 的实现方案。该分割器维护一个分隔符列表，按照优先级从高到低依次尝试分割。例如，对于中文文档，可以设置分隔符列表为：{"\n\n", "\n", "。", "！", "？", "；", "，", " "}。这意味着分割器会首先尝试在双换行（段落）处切分，如果段落过长，则在单换行（行）处切分，再不行则在中文句号处切分，依此类推，最后在逗号或空格处切分，极端情况下才按字符切分。

这种递归策略能够更自然地保留语义单元，避免在句子中间切断。与 TokenTextSplitter 相比，它不需要预先将文本转换为令牌，而是直接在字符层面工作，从而避免了在转换过程中可能出现的信息丢失或乱码问题。更重要的是，它默认支持中文标点，非常适合中文场景使用。

需要注意的是 ：截至文档撰写时，RecursiveCharacterTextSplitter 尚未正式发布到 Maven 中央仓库。开发者如需使用，需要自行编译 Spring AI Alibaba 的源码或等待其新版本发布。然而，这一方案代表了社区在优化中文文档切片方面的积极探索，值得持续关注。

Spring AI Alibaba 扩展：Sentence Splitter 与 RecursiveCharacterTextSplitter

SentenceSplitter：基于语言模型的精准切分

SentenceSplitter 是 Spring AI Alibaba 提供的一种高级文本分割器，它利用预训练模型来识别句子边界。其核心思想是将文档先拆分为句子，再根据令牌数限制对句子进行聚合，从而保证每个分块既包含完整的句子，又不超过模型的上下文限制。

实现原理： SentenceSplitter 使用 OpenNLP 的 SentenceDetectorME 模型，该模型经过训练可以识别不同语言的句子边界。Spring AI Alibaba 在 spring-ai-alibaba-core 包中预置了训练好的模型（例如针对中文的模型），开发者无需自行训练即可使用。分割流程如下：

加载模型 ：初始化 SentenceSplitter 时，会加载对应语言的句子检测模型。
句子分割：使用模型将输入文本拆分为一系列句子。模型能够识别中文句子结尾的标点符号（句号、问号、感叹号），并据此切分句子。
令牌聚合 ：遍历拆分出的句子，根据设定的最大令牌数（例如 chunkSize=100）对句子进行聚合。具体做法是将相邻的句子合并，直到达到令牌上限。这样，每个分块由若干完整句子组成，避免了在句子内部截断。
生成分块 ：将聚合后的句子序列转换为 Document 对象列表返回。

优势： SentenceSplitter 能够精准地识别中文句子边界，从而在语义上保持分块的完整性。它避免了 TokenTextSplitter 在中文文本中因无法识别句号而提前放弃分割的问题。通过聚合句子，它还能控制分块大小，防止出现过短或过长的片段。这对于中文等非空格分隔的语言尤为重要，能够更自然地保留语义单元。

使用示例： Spring AI Alibaba 提供了简洁的 API 来使用 SentenceSplitter。例如：

java 复制代码

List<Document> documents = ...; // 待切分的文档集合
SentenceSplitter splitter = new SentenceSplitter(100); // 最大令牌数为 100
List<Document> splitDocuments = splitter.split(documents); // 切分后的文档

上述代码会将每个文档拆分为若干句子，并以不超过 100 个令牌为单位进行合并，生成新的文档列表。

局限： SentenceSplitter 的缺点在于依赖额外的模型，增加了系统复杂度。模型文件需要预先加载，且对于非常专业的领域文本，模型可能无法准确识别句子边界。此外，模型分割可能带来一定的性能开销。但在大多数通用场景下，它能够提供高质量的语义分割。

RecursiveCharacterTextSplitter：递归字符分割的灵活策略

RecursiveCharacterTextSplitter 是 Spring AI Alibaba 新增的另一种文本分割器，它采用递归字符分割的策略，通过维护一个分隔符列表，按照优先级对文本进行分割。其设计灵感源自 Python 的 LangChain 库中同名的分割器，旨在提供一种灵活、可配置的分割方式，以适应不同语言和文档结构。

工作原理： RecursiveCharacterTextSplitter 在构造时接受一个分隔符列表（可选，若不提供则使用默认列表）和目标分块大小等参数。分割时，它会按照分隔符在列表中的顺序依次尝试切分：

尝试最高优先级分隔符：首先使用列表中的第一个分隔符对文本进行切分。如果切分后得到的某个片段仍然超过目标大小，那么继续对该片段使用下一个分隔符进行切分。
递归细分：重复上述过程，依次尝试列表中的每个分隔符。每当使用一个分隔符后，如果仍有片段过大，就使用下一个分隔符进一步细分。
最终切分：如果所有分隔符都无法满足要求（即剩余的文本片段仍然过大且没有更低优先级的分隔符），则按固定大小（通常是字符数）对剩余文本进行切分。这相当于最后的兜底策略。

默认分隔符列表： 对于中文文档，RecursiveCharacterTextSplitter 默认的分隔符列表为：{"\n\n", "\n", "。", "！", "？", "；", "，", " "}。这意味着：

优先在双换行（段落）处切分；
若段落过长，则在单换行（行）处切分；
若行过长，则在中文句号处切分；
若句号后文本仍过长，则在中文感叹号、问号处切分；
依此类推，最后在逗号、空格甚至字符处切分。

优势： 这种递归策略具有高度的灵活性和适应性：

语义边界优先：它首先尝试在最高级别的语义边界（如段落、句子）处切分，从而最大程度地保留了语义完整性。只有在必要时才退而求其次，在更小的语义单元（如句子、短语）处切分。
支持多语言和自定义：通过调整分隔符列表，可以方便地适配不同语言或文档结构。例如，对于英文文档，可以将句号、问号、感叹号等符号加入列表；对于中文文档，则使用对应的中文标点。开发者甚至可以根据文档特点自定义分隔符优先级，例如针对代码文档添加缩进或特定符号作为分隔依据。
避免信息丢失：由于直接在字符层面工作，它不会出现将文本转换为令牌后无法正确还原的问题。这一点在处理中文等字符集时尤为重要，避免了因为编码转换导致的内容乱码或丢失。

使用示例： 调用 RecursiveCharacterTextSplitter 也非常简单。例如：

java 复制代码

List<Document> documents = ...; // 待切分的文档集合
RecursiveCharacterTextSplitter splitter = new RecursiveCharacterTextSplitter();
List<Document> splitDocuments = splitter.split(documents); // 切分后的文档

默认情况下，它会使用上述中文分隔符列表，将文档按照段落、句子等语义单位切分。开发者也可以通过构造函数或 API 提供自定义的分隔符列表和分块大小，以满足特定需求。

注意事项： 截至 Spring AI Alibaba 1.0.0.2 版本，RecursiveCharacterTextSplitter 功能尚未正式发布，需要等待更高版本或自行编译源码使用。尽管如此，这一策略代表了社区在文档切分领域的前沿探索，为开发者提供了另一种强有力的工具。

最佳实践：构建科学的切片策略

构建一个科学的文档切片策略，需要综合考虑业务需求、文档特点和性能开销。以下是基于前文讨论和最佳实践总结的若干建议：

1. 匹配业务需求，确定块大小

文档切片的首要决策是确定每个分块的目标大小。这一选择应基于应用场景和模型能力：

上下文窗口限制 ：确保分块大小不超过所用大语言模型的上下文窗口限制。例如，如果模型上下文窗口为 4096 个令牌，则应设置较小的 chunkSize（如 512~1024），以避免单个分块过大。
检索精度 vs. 上下文完整性：分块大小直接影响检索的精确度和上下文的完整性。较小的分块能够提高检索的精准度，因为每个片段主题更聚焦，相似度计算更精细。然而，过小的分块可能无法提供足够的上下文，导致模型在回答时缺少关键信息。相反，较大的分块保留了更多上下文，但检索时可能引入不相关的信息，降低匹配精度。因此，需要根据业务需求权衡。例如，对于事实型问答（如知识库查询），可以采用较小的分块（如 256~512 令牌）以获得更高的精确度；而对于需要理解全局上下文的任务（如长文档摘要），则应使用较大的分块（如 512~1024 令牌）以保持上下文连贯。

数据分布：考虑文档内容的分布特点。如果文档中经常出现跨段落的连贯信息，应适当增大分块或引入重叠，以避免信息被割裂。反之，如果文档由许多独立的小节组成，则可以使用较小的分块，每节切分为一个片段。

2. 优先采用语义感知的分割策略

为了确保不破坏语义，应优先使用那些能识别语义边界的分割方法：

使用 TokenTextSplitter 的默认功能 ：对于英文或以空格分隔的语言，TokenTextSplitter 的默认行为已经能够较好地在句子边界处切分。它默认使用英文标点作为断点，能够满足大多数英文场景的需求。开发者只需根据需要调整 chunkSize 等参数即可。
中文场景使用扩展分割器 ：对于中文文档，应避免直接使用 TokenTextSplitter 的默认实现，因为它可能无法识别中文句子边界。推荐使用 Spring AI Alibaba 提供的 SentenceSplitter 或 RecursiveCharacterTextSplitter。前者基于模型，能精准识别句子；后者通过递归字符分割，默认支持中文标点，更符合中文语义。实践证明，这些方法能够比 TokenTextSplitter 更自然地保留中文语义单元，提升检索准确性。
自定义分隔符以适应特定需求：无论使用哪种分割器，都可以根据文档特点自定义分隔符列表。例如，对于包含大量代码的技术文档，可以将代码块的缩进或特定符号加入分隔符列表，以确保代码片段不被切断。对于有明确章节划分的文档，可以将章节标题作为分隔依据。这种自定义能力使分割策略更加贴合业务，提高分块的语义质量。

3. 引入重叠，平衡上下文保留与检索精度

如前所述，重叠切片是提升 RAG 系统性能的有效手段。在实际应用中，应考虑：

默认开启重叠：对于大多数 RAG 场景，建议在分割策略中引入一定比例的重叠。这可以避免模型因缺少关键上下文而回答不完整。例如，将重叠大小设置为分块大小的 10%~20% 是一个合理的起点。
根据场景调整重叠比例：在需要高度上下文连贯的场景（如长文档问答、对话系统），可以适当增加重叠比例。相反，在检索独立片段即可满足需求的场景（如百科问答），可以减少甚至不使用重叠，以节省存储和计算资源。
评估重叠效果：引入重叠后，应通过评估检索和生成的质量来验证其效果。例如，可以比较模型在有重叠和无重叠情况下的回答完整度和准确性，以确定重叠策略是否有效。

4. 结合其他 Transformer，丰富文档上下文

文档切片并非孤立的步骤，可以与其他 DocumentTransformer 结合，构建一个强大的处理流水线：

KeywordMetadataEnricher：在切分后，为每个文档片段提取关键词并存储为元数据。这些关键词可以在检索时用于过滤或提高相关性。例如，用户提问如果包含某关键词，系统可以优先检索包含该关键词的分块。
SummaryMetadataEnricher：生成每个分块的摘要，并将其作为元数据附加。摘要可以用于快速定位文档主题，或在检索结果过多时，让模型优先处理摘要以判断相关性。
ContentFormatTransformer：统一文档内容的格式，例如将不同来源的文本统一编码、清理特殊符号等，确保分块前的文本干净一致。

通过将这些转换器串联起来，可以实现例如"文本清洗 -> 切片 -> 关键词提取 -> 摘要生成"的完整流程，使最终进入向量数据库的文档片段不仅切分得当，而且携带丰富的元数据，为后续检索和生成提供更多上下文和信息。

5. 利用 Transformer 流水线，构建端到端处理

Spring AI 的 ETL 管道支持将多个 DocumentTransformer 串联成一个流水线，对文档进行一系列转换。开发者应充分利用这一机制，将切片与其他处理步骤结合起来。例如：

java 复制代码

DocumentTransformer pipeline = new ChainingDocumentTransformer(
    new ContentFormatTransformer(),           // 格式化文本
    new TokenTextSplitter(800, 350, 5, 10000, true), // 切分文本
    new KeywordMetadataEnricher(chatModel, 5)      // 提取关键词
);
List<Document> processedDocs = pipeline.apply(documents);

上述代码展示了如何通过 ChainingDocumentTransformer 将格式化、切片和关键词提取串联起来，一次性地处理文档。这种流水线方式不仅代码简洁，而且确保了每个步骤输出的文档作为下一步的输入，实现端到端的自动化处理。

6. 测试、评估与持续优化

最后，切片策略没有一成不变的"最佳"方案，需要通过持续的测试和评估来优化：

建立评估基准：构建一个包含典型问题和对应答案的测试集，评估模型在使用不同切片策略时的回答质量。可以关注检索的召回率（是否检索到相关文档）和答案的完整性、准确性。
调整参数，迭代优化：根据评估结果，调整切片策略的参数。例如，如果发现模型经常遗漏某些信息，可能需要增大分块大小或增加重叠；如果检索结果噪声过多，可能需要减小分块大小或优化分隔符策略。
监控生产环境：在实际应用中，持续监控用户的反馈和系统的检索效果。收集失败案例，分析其原因是否与文档切片有关。例如，若用户频繁抱怨模型回答"不知道"，可能是因为相关上下文被切分到了不同片段，此时应考虑引入重叠或调整分块策略。

通过上述循环迭代，可以逐步找到最适合自身业务场景的切片策略。在许多情况下，可能需要在检索精度 与上下文完整性之间反复权衡，找到那个最佳的平衡点。

总结

文档切片是 RAG 系统中看似简单却影响深远的环节。一个"好的切片"策略应当既控制好每个文档片段的大小，又尽可能保持其语义完整性，避免在句子或段落中间切断。Spring AI 提供的 TokenTextSplitter 是一个优秀的起点，它通过在句子边界处截断，实现了基本的语义保持。然而，面对中文等复杂语言场景，以及更精细的上下文需求，我们仍需探索更高级的策略。

本文深入探讨了如何优化 Spring AI 中的文档切片策略，从 TokenTextSplitter 的工作原理和参数配置，到重叠切片的必要性，再到 Spring AI Alibaba 社区针对中文语义完整性的创新实践（SentenceSplitter 和 RecursiveCharacterTextSplitter），为开发者提供了全面的指导。通过合理设置分块大小、引入重叠、选择合适的分割器以及结合其他转换器，我们可以构建出既科学又不破坏语义的文档切片方案，从而显著提升 RAG 知识库的检索质量和生成答案的可靠性。

在实际应用中，没有一刀切的"最佳"切片策略。开发者需要根据业务需求、文档特点和模型能力，不断试验和调整。通过持续的评估和优化，我们最终能够找到那个平衡点，让 RAG 系统既"懂"我们的文档，又"答"得精彩。这正是构建高质量知识增强系统所追求的目标。

Spring AI 文档切片策略优化指南

目录

引言：RAG 中的文档切片挑战

Spring AI 文档切片基础：ETL 管道与 TextSplitter

ETL 管道与 Document 模型

TextSplitter：核心组件与接口

TokenTextSplitter：基于令牌的智能分割器

TokenTextSplitter 的构造参数与配置

提升语义完整性：TokenTextSplitter 的局限与改进方向

重叠切片：保留上下文的关键策略

中文场景下的分隔符挑战

Spring AI Alibaba 扩展：Sentence Splitter 与 RecursiveCharacterTextSplitter

SentenceSplitter：基于语言模型的精准切分

RecursiveCharacterTextSplitter：递归字符分割的灵活策略

最佳实践：构建科学的切片策略

1. 匹配业务需求，确定块大小

2. 优先采用语义感知的分割策略

3. 引入重叠，平衡上下文保留与检索精度

4. 结合其他 Transformer，丰富文档上下文

5. 利用 Transformer 流水线，构建端到端处理

6. 测试、评估与持续优化

总结