分塊處理 是什麼？
Chunking — 分塊處理 的完整解釋
分塊處理是指將大型資料集或文本分割成更小、更易於管理的部分，以便於模型處理和分析，提升效率。
容易混淆
分塊處理 vs 斷詞 分塊處理是把長內容切段，斷詞是把文字切成 token 或詞。
分塊處理 vs 批次處理 分塊處理是在內容上切段，批次處理是在計算流程上分批送入。
分塊處理 vs 完整輸入 完整輸入一次吃完，分塊處理則是拆開後逐段處理。
記住這句就好
先看它要解決的是什麼問題，再看它是不是最合適的方法。
實際案例
案例 1：長 PDF 摘要 把文件切成可讀的小段，模型才有機會逐段理解。
案例 2：RAG 檢索 切塊後每塊更容易被檢索命中，也比較好放進上下文。
深入了解
面向 重點 核心 把長內容切成可處理的單位，避免上下文和記憶體超載。 做法 常會加重疊、加入標題資訊，讓切段不會太碎。 注意 切太小會失去上下文，切太大又會塞爆模型。
情境判斷
Q1（判斷題）： 一篇超長報告要丟給模型，先分塊通常會更好嗎？ → 通常會，因為模型更容易逐段處理。
Q2（判斷題）： 分塊越小就越好嗎？ → 不是，太小會把關鍵上下文切散。
相關術語
常見問題
chunk size 要怎麼選？
要看模型上下文長度、任務需求和資料結構。
可以重疊切塊嗎？
可以，而且常常很有幫助，因為它能保留跨段資訊。
分塊後一定要做摘要嗎？
不一定，但摘要或標題化通常能提升檢索和理解效果。