late-chunk，尝试拯救硬切分的缺点。有序chunk，产生条理性response。

这是一个较新颖的方法，一般chunk切1024或51或按句切分的时候，就怕代词的所指被切掉，embedding时就自然召回不到了。延缓该问题的方法有覆叠chunk，但是还是一刀切，不够solid。
一个聪明的方法是，把一整个文章扔进embedding，经过几层前向，再按token位置切分，再把每段继续embedding。这个方法就叫late chunk，它希望几层后，各token的语义已经提取较好了，不再缺少信息了，这是模型本身的功能，所以late chunk是迎合模型功能的改动。效果如何不知道，但是是一个聪明的解决办法。

chunk的前后顺序有时存在一些信息，特别是对于有结构的文章，你想得到结构化的回答，就必须保持原文顺序，但是你又希望让高相似度chunk排前面，这是针对大模型att特点的优化。NVIDIA对此的做法是，chunk顺序按原文，但是chunk开头标上相似度，以让llm知道哪一段更能回答问题，就这样兼顾了两方面。