arXiv NLP·9 天前★ 2

arXiv 论文量化 RAG 分块更新成本:固定分块重算 57-68%

原文标题:Chunk Recomputation under Real Document Revisions: Measuring Update Cost and Retrieval Quality of Fixed, Recursive, and Content-Defined Chunking

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AI 智能摘要

论文在 120 对中英文相邻修订上测量三种无状态分块器的更新成本。固定分块需重算 57-68% 的新版本嵌入输入,递归分块为 38-56%,内容定义分块为 43-54%,但检索召回差异不足两个百分点。作者指出更新成本是静态检索评测未暴露的重要维度,应与检索质量一并报告。

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问题
RAG分块策略只在静态快照上评测,忽略文档更新后的重嵌入成本。
方法
在120对中英文维基相邻修订上,用严格字节复用规则测量三种无状态分块器。
结果
固定分块重算57-68%,递归38-56%,内容定义43-54%,召回差异不足2个百分点。
影响
分块选型应同时报告更新成本,固定分块在每次长度匹配条件下都最贵。
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原始标题:Chunk Recomputation under Real Document Revisions: Measuring Update Cost and Retrieval Quality of Fixed, Recursive, and Content-Defined Chunking
AI 中文标题:arXiv 论文量化 RAG 分块更新成本:固定分块重算 57-68%
来源:arXiv NLP · 发布于 9 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:RAG / 文本分块 / 向量检索 / 嵌入更新
关键词:RAG 分块策略 / 检索增强生成 / 分块更新成本 / 向量检索评测
AI 处理:2026/10/23 12:02:34 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-21.1
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