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title: "分塊處理（Chunking）"
slug: chunking
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/chunking
updated_at: 2026-04-29
tags: [自然語言處理, 資料處理, 大型語言模型, Prompt工程, AI基礎, 機器學習]
ipas_term: false
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# 分塊處理（Chunking）

> **你要處理一篇太長的文件或太大的資料集時，你會怎麼判斷它真正的作用？**
>
> 你可以把它想成 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。
>
> 在 你要處理一篇太長的文件或太大的資料集時 這種情境裡，這個概念會直接影響你怎麼設計、怎麼評估、怎麼上線。

### 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。

### 常見問題
> **Q：chunk size 要怎麼選？**
> 要看模型上下文長度、任務需求和資料結構。
>
> **Q：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。
>
> **Q：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。

### 相關術語
> - **批次大小**：這是實作上常一起搭配的基礎概念。
> - **資料前處理**：這是實作上常一起搭配的基礎概念。
> - **分詞**：這是實作上常一起搭配的基礎概念。
> - **批次推論**：這是實作上常一起搭配的基礎概念。
> - **次詞單元化**：這是實作上常一起搭配的基礎概念。

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來源：https://aiterms.tw/terms/chunking
快查頁：https://aiterms.tw/terms/chunking
最後更新：2026/04/29
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-chunking