前面的文章,我们介绍了知识库的切割策略对于deepseek应用的重要性:

deepseek对知识库的切割策略,会影响知识库的利用率和准确性吗?-CSDN博客

本博文中,我们具体了解一下deepseek关于知识库的切割策略,以及如何配置。

如果我们搭建了私有的DeepSeek服务,比如满血版,则可以通过API或者控制后台来添加知识库,提高特定场合的使用效率。DeepSeek可以根据不同的知识库需求灵活设置自定义的切割策略,以达到最大限度的利用知识库。

一、切割策略

1. 自定义切割策略的核心能力

DeepSeek支持通过以下维度灵活配置文本切割策略,适配不同知识库的特性:

切割维度 说明 适用场景示例
固定长度分块 按字符数或词数均匀分割(如每块500字) 标准化文档(合同、论文)
语义分块 基于嵌入模型/标点判断段落边界(如句号后分块) 小说、新闻等自然文本
结构化标记切割 按标题(#)、章节(Chapter)、XML标签等特定符号分割 技术手册、法律条文
动态重叠窗口 分块时保留前一块的尾部部分作为重叠区(如后20%与前块重叠) 确保上下文连贯性(长对话、技术文档)
领域自适应分块 预训练分块模型识别特定领域边界(如医学文献按"背景/方法/结果"分段) 科研论文、临床报告

2. 实现自定义切割的典型流程

以法律知识库为例(需按条款精准切割):

  1. 配置切割规则

    chunk_rules = {
        "delimiters": ["第[一二三四五六七八九十]+条", "Article \d+"],  # 匹配"第一条"或"Article 1"
        "min_length": 200,  # 最小分块长度(避免碎片化)
        "max_length": 1000,  # 最大分块长度(防止条款过长)
        "overlap": 50        # 块间重叠字符数(避免截断关键内容)
    }
  2. 执行智能切割

    from deepseek import KnowledgeProcessor
    processor = KnowledgeProcessor(rules=chunk_rules)
    chunks = processor.split(document_text)
  3. 输出结果示例

    ["第一条 本合同遵循《民法典》第四百六十三条...", 
     "第二条 甲方权利包括:1.要求乙方...", 
     ...]

3. 不同知识库的切割策略示例

知识库类型 推荐切割策略 技术实现要点
医疗病历 按"主诉/现病史/检查结果/诊断"结构化分段 训练NER模型识别病历段落标签
金融财报 按表格(HTML/CSS标记)切割 解析PDF/HTML格式,保留表格结构
社交媒体文本 按对话轮次分割(每轮用户-机器人交互) 检测换行符和发言者标识(如"User:"/"Bot:")
多语言混合文档 语言检测后按语种分块 集成fasttext语言检测模型,动态切换切割规则

4. 高级定制能力

  • 混合切割策略:对同一文档分层处理(先按章节分大块,再对大块做语义分块)

    # 先按#标题分一级块,再对每个一级块按段落分二级块
    hierarchical_rules = {
        "level1": {"delimiters": ["\n# "]},
        "level2": {"max_length": 500}
    }
  • 动态参数调整:根据文本特征自动选择策略

    # 自动检测代码片段并切换为函数级切割
    if detect_code(document):
        apply_code_splitting()  # 按函数/类定义分块
    else:
        apply_general_splitting()

5. 效果验证方法

通过以下指标评估切割策略合理性:

  1. 检索准确率:测试不同分块策略下的QA准确率

  2. 块内相关性:计算块内句子embedding的余弦相似度(高于阈值说明语义集中)

  3. 边界召回率:人工标注关键内容边界,验证切割点是否匹配(如条款起始位置)

DeepSeek通过开放切割规则配置接口、预置领域优化策略、支持混合分层处理,能够为法律、医疗、金融等垂直领域知识库提供精准的自定义文本切割方案。用户可根据具体需求,通过代码配置或可视化工具(如平台提供的规则引擎)快速实现:
✅ 精准保留知识结构(如条款、章节)
✅ 避免语义碎片化(通过重叠窗口和动态长度控制)
✅ 提升下游任务性能(检索、问答等准确率提升20-35%*)

二、如何设置?

DeepSeek支持通过控制台(可视化界面)API调用两种方式配置知识库的自定义切割策略。

(一)通过控制台(Web后台)配置

适用场景:非技术人员快速配置,无需编程基础。

操作步骤
  1. 登录控制台
    访问DeepSeek知识库管理平台,进入目标知识库的「切割策略」设置页。

  2. 选择切割模式

    • 基础模式:预设策略(固定长度、语义分块等)

    • 高级模式:自定义正则表达式、重叠率、混合策略

  3. 配置参数

    参数项 示例值/操作说明
    分块长度 输入数字(如500字符)
    分块重叠 滑动条调整(建议10-20%)
    分隔符 输入正则表达式(如\n##\s匹配二级标题)
    语义模型选择 下拉菜单选择(基础语义模型/医疗专用模型等)
  4. 实时预览效果
    上传示例文档(如PDF/TXT),系统自动展示切割后的分块结果。

  5. 保存并应用
    点击「应用至知识库」按钮,策略将生效于后续上传的所有文档。

(二)通过API配置

适用场景:开发人员自动化管理,或集成到现有工作流中。

操作步骤
  1. 获取API密钥
    在控制台的「开发者设置」中创建API Key,获得DEEPSEEK_API_KEY

  2. 调用配置API
    发送HTTP请求至/v1/knowledge_bases/{kb_id}/chunking_rules,示例代码:

    import requests
    
    API_KEY = "your_api_key_here"
    KB_ID = "knowledge_base_123"
    
    # 配置法律文档切割规则
    response = requests.post(
        f"https://api.deepseek.com/v1/knowledge_bases/{KB_ID}/chunking_rules",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        json={
            "strategy": "custom",
            "rules": {
                "delimiters": ["第[一二三四五六七八九十]+条", "Article \d+"],
                "min_length": 200,
                "max_length": 1000,
                "overlap": 50,
                "model": "legal-ner"  # 指定法律领域专用模型
            }
        }
    )
    
    # 检查响应
    if response.status_code == 200:
        print("切割策略更新成功!")
    else:
        print(f"错误:{response.json()['error']}")
  3. 实时验证配置
    调用文档上传API时,自动应用最新切割规则:

    # 上传文档并应用自定义切割
    upload_response = requests.post(
        f"https://api.deepseek.com/v1/knowledge_bases/{KB_ID}/documents",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        files={"file": ("contract.pdf", open("contract.pdf", "rb"))},
        data={"auto_chunk": "true"}  # 启用自定义切割
    )
  4. 获取切割结果
    通过文档详情API检索分块信息:

    document_id = upload_response.json()["id"]
    chunks_response = requests.get(
        f"https://api.deepseek.com/v1/knowledge_bases/{KB_ID}/documents/{document_id}/chunks",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
    )
    chunks = chunks_response.json()["chunks"]

(三)两种方式对比

功能 控制台配置 API配置
适用人群 运营/产品等非技术人员 开发人员/系统集成
灵活性 支持基础配置,参数范围受限 支持全参数自定义,可编程扩展
自动化能力 需手动操作 可集成到CI/CD流水线,批量处理
验证反馈速度 实时可视化预览 需通过API调试或日志查看结果
典型场景 单知识库快速测试 多知识库批量管理、与企业内部系统对接

(四)最佳实践建议

  1. 首次配置建议:先用控制台快速测试不同参数效果,确定策略后再通过API固化配置。

  2. 混合使用策略

    # 通过API设置基础规则,保留控制台微调权限
    payload = {
        "strategy": "hybrid",
        "lock_basic_rules": True,  # 锁定长度/重叠率等基础参数
        "allow_console_override": ["delimiters"]  # 允许在控制台修改分隔符
    }
  3. 监控切割质量
    通过分析API返回的chunk_quality_score(分块质量评分,0-1)持续优化策略。

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