RAG优化：python从零实现Proposition Chunking[命题分块]让 RAG不再“断章取义”，从此“言之有物”！

大家好，本篇要聊的是一个让 RAG不再“断章取义”的神奇技术——命题分块（Proposition Chunking）from Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?。

你有没有遇到过这样的情况：你问RAG 一个问题，它给你回答了一大段话，结果你发现它只抓住了你问题的“皮毛”，甚至完全跑偏了？比如你问：“AI 的伦理问题有哪些？”它却回答：“AI 的发展历史可以追溯到 1956 年……”（喂，谁问你历史了！）

这就是传统分块方法的“锅”——它只会机械地把文本切成一块一块，完全不管这些块是不是有意义。而我们的命题分块，就像是一个“文本拆解大师”，它能把文档拆成一个个原子化的事实，让 RAG 不再“断章取义”，从此“言之有物”！

想象一下，RAG 现在不仅能回答“AI 的伦理问题有哪些？”，还能精准地告诉你：“AI 的伦理问题包括数据偏见、隐私泄露、算法透明度……”——是不是瞬间感觉 AI 变得靠谱多了？