第9章RAG進(jìn)階探索"把算法實(shí)現(xiàn)交給AGI，把架構(gòu)優(yōu)化與倫理邊界留給自己"——讓技術(shù)不僅有速度，更有深度與溫度。學(xué)習(xí)目標(biāo)算法優(yōu)化：掌握優(yōu)化文本相似度匹配算法的策略（余弦、杰卡德、TF-IDF等）。技術(shù)落地：掌握RAG全流程開發(fā)（分塊、存儲(chǔ)、檢索、優(yōu)化）。AGI融合：理解AGI在文本語義化分割中的應(yīng)用，設(shè)計(jì)基于AIGC的分割方案。知識(shí)圖譜：1文本分割算法2文本相似度匹配算法3AGI與工程師的協(xié)作目錄CONTENTS4本章小結(jié)與習(xí)題

1文本分割算法傳統(tǒng)文本分割算法算法分類classSentenceTextSplitter{split(text:string):string[]{returntext.match(/[^.!?]+[.!?]+/g)||[];}}//使用示例constsplitter=newSentenceTextSplitter();constresult=splitter.split("這是第一句話。這是第二句話。");console.log(result);示例代碼CharacterTextSplitter：按字符長度硬切（適用于Token限制）。SentenceTextSplitter：按句號/感嘆號切分（保留句子完整性）。ParagraphTextSplitter：按換行符切分（保留邏輯段落）。RegexTextSplitter：自定義正則表達(dá)式切分（靈活復(fù)雜場景）。AGI語義分割探索設(shè)計(jì)思路傳統(tǒng)痛點(diǎn)：機(jī)械切割導(dǎo)致語義斷裂。AGI方案：輸入文本->語義分析->結(jié)構(gòu)化分割->生成摘要。優(yōu)勢：上下文理解能力強(qiáng)，自適應(yīng)不同文風(fēng)。classAIGCTextSplitter{asyncsplitAndSummarize(text:string){constprompt=`請對以下文本進(jìn)行語義分割，并為每個(gè)部分生成摘要。\n文本：${text}`;awaitthis.fmodeChatCompletion.sendCompletion({...}).subscribe({next:(message)=>{}});}}AIGC分割器代碼

2文本相似度匹配算法常見相似度匹配算法

01杰卡德相似度(Jaccard)核心原理：集合交集除以并集，僅關(guān)注元素是否存在。適用場景：短文本去重，標(biāo)簽匹配，關(guān)鍵詞重合度。02歐幾里得距離(Euclidean)核心原理：計(jì)算空間兩點(diǎn)直線距離，對數(shù)值大小敏感。適用場景：文本聚類分析（如K-Means），KNN分類。03曼哈頓距離(Manhattan)核心原理：計(jì)算坐標(biāo)軸絕對差值總和，抗干擾性更強(qiáng)。適用場景：高維稀疏數(shù)據(jù)，復(fù)雜推薦系統(tǒng)，異常檢測。04TF-IDF核心原理：統(tǒng)計(jì)詞頻與逆文檔頻率，評估詞匯重要性。適用場景：關(guān)鍵詞提取，傳統(tǒng)字面搜索，特征預(yù)處理。杰卡德與歐幾里得杰卡德相似度functionjaccardSimilarity(text1:string,text2:string):number{constset1=newSet(text1.match(/\w+/g));constset2=newSet(text2.match(/\w+/g));constintersection=newSet([...set1].filter(x=>set2.has(x)));constunion=newSet([...set1,...set2]);returnintersection.size/union.size;}歐幾里得距離

functioneuclideanDistance(vecA:number[],vecB:number[]):number{letsum=0;for(leti=0;i<vecA.length;i++){sum+=Math.pow(vecA[i]-vecB[i],2);}returnMath.sqrt(sum);//距離越小越相似}曼哈頓與TF-IDF曼哈頓距離functionmanhattanDistance(vecA:number[],vecB:number[]):number{letsum=0;for(leti=0;i<vecA.length;i++){//計(jì)算絕對值差累加sum+=Math.abs(vecA[i]-vecB[i]);}returnsum;//對異常值更魯棒}TF-IDF

functionmanhattanDistance(vecA:number[],vecB:number[]):number{letsum=0;for(leti=0;i<vecA.length;i++){//計(jì)算絕對值差累加sum+=Math.abs(vecA[i]-vecB[i]);}returnsum;//對異常值更魯棒}

3AGI與工程師的協(xié)作角色思考—AGI與工程師03工程師的優(yōu)勢

創(chuàng)造性思維：根據(jù)業(yè)務(wù)場景（如法律vs小說）選擇最優(yōu)算法。深度調(diào)優(yōu)：解決算法邊界情況，處理數(shù)據(jù)偏見。價(jià)值判斷：不僅僅依賴預(yù)設(shè)算法，結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行決策。03前端職責(zé)升級AGI的優(yōu)勢數(shù)據(jù)處理：快速列舉算法、生成樣板代碼。聯(lián)想能力：跨領(lǐng)域算法遷移（如將圖形算法用于文本）。語義理解：超越規(guī)則，實(shí)現(xiàn)基于語義的文本分割。

4本章小結(jié)與習(xí)題總結(jié)與思考01相似度算法深入理解了余弦相似度在RAG召回中的核心地位。對比了TF-IDF、杰卡德等算法的適用場景。02掌握了從字符級到語義級的分割演進(jìn)。實(shí)現(xiàn)了AIGCTextSplitter，利用LLM進(jìn)行智能分塊。03體驗(yàn)了從“手寫規(guī)則”到“模型驅(qū)動(dòng)”的開發(fā)范式轉(zhuǎn)變。文本分割優(yōu)化AGI賦能課后習(xí)題1在文本分割器中，以下哪種適合按句子進(jìn)行分割？（）A．CharacterTextSplitter B．SentenceTextSplitterC．ParagraphTextSplitter D．RegexTextSplitter2在文本相似度匹配算法中，余弦相似度適用于以下哪種場景？（）A．短文本的集合比較 B．文本的數(shù)值特征化C．長文本的相似性評估