RAG的五种分割方法

材料分析

从提供的材料中，我们可以提取出一些重要信息和数据：

• Token 数量：

  • 第一次出现的 Token 数为1。
  • 后续出现了第2个 Token。
  • 最终 Token 总数达到了14。

• LLM 出现次数：

  • LLM 出现了3次。
  • 另一实例中，LLM 相关的数字为5。

根据这些数据，我们可以进行一些简单的分析和总结：

1. Token 数量的变化:

   • 材料中 Token 的数量从1增加到了最终的14。这表明在处理过程中可能经历了多次迭代或扩展。

2. LLM 的影响:

   • LLM 出现了3次，显示其在整个过程中的重要性和重复使用。
   • 数字5与 LLM 相关，可能是某个特定操作或者参数设置的标志。

这些信息揭示出在处理过程中数据和模型（如Token、LLM）之间存在一定的动态关系。具体的上下文需要更多的背景信息才能做出更详细的解释。

Source:https://baoyu.io/translations/rag/5-chunking-strategies-for-rag