该作品围绕检索增强生成（RAG）场景中 AI 模型的文本分块需求，系统拆解 固定大小分块、语义分块、递归分块、基于文档结构分块、基于大语言模型（LLM）分块 5 类核心策略。通过流程示意图 简洁逻辑说明，清晰呈现从文档输入到分块输出的不同处理路径，比如固定大小分块的重叠切割、语义分块的余弦相似度判定聚合、递归分块的条件递归拆分等，帮助技术人员快速理解各类分块策略的适配场景与执行逻辑 。