RAG流程中，要怎么对文本进行拆词？

在RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程中，对文本的拆词（Tokenization）是影响检索和生成效果的关键步骤。以下是文本拆词的技术细节及优化方法：

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1. 拆词的核心目标

• 检索阶段：确保查询（Query）和文档（Document）的拆词方式一致，提高检索匹配精度。
• 生成阶段：适配大模型的词表，避免生成时的OOV（Out-of-Vocabulary）问题。

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2. 常见拆词方法

(1) 基于空格/标点的简单拆分

• 方法：按空格、标点符号（如逗号、句号）分割。
• 示例：

  输入："RAG流程是什么？"
  输出：["RAG", "流程", "是", "什么", "？"]
  

• 缺点：无法处理未登录词（如专业术语"BERTopic"会被错误拆分）。

(2) 子词分词（Subword Tokenization）

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