DeepSeek超长文本处理的分块策略

难点：
处理 10 万 token 以上文本时内存溢出，且语义连贯性下降。

技术方案：

1. 递归分块算法

   python

   def recursive_chunking(text, chunk_size=4096):
       if len(text) <= chunk_size:
           return [text]
       mid = len(text) // 2
       return recursive_chunking(text[:mid], chunk_size) + recursive_chunking(text[mid:], chunk_size)
   

2. 语义感知合并
   使用 LangChain 实现重叠窗口合并：

   python

   from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
   
   text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
       chunk_size=4096,
       chunk_overlap=256,
       length_function=len
   )
   chunks = text_splitter.split_text(long_document)
   

   优化：

结合 SentencePiece tokenizer 预处理，分块准确率提升至 98.7%。