随着大型语言模型（LLM）在复杂文档处理和问答场景中的广泛应用，文档中的引用内容往往承载着核心信息，直接影响模型对用户查询的理解和回答质量。传统的文本处理方法往往将文档切片后独立处理，导致引用内容（如表格、图表等）与主文本之间的关联性被割裂。例如，当用户询问关于"Table 1显示的性能数据"时，如果模型只能获取到提及表格的段落，而无法看到表格本身的内容，就会导致回答不完整或不准确。
基本流程
- 文本切片识别：当处理包含引用文本（如
Table 1、Figure 3等）的段落时，系统会主动识别这些引用标识。 - 引用内容关联：系统找到对应的引用内容（如实际的表格或图表），并将它们与原始段落关联起来。这意味着每个切片不仅包含原本的段落，还携带了与之相关联的引用内容。
- 向量化处理：尽管在切片时将引用内容与主段落进行了关联，但在向量化时，引用内容和主段落内容依然会被单独向量化处理。这确保了引用内容的独立性，同时不会因关联内容而导致向量化结果的混淆。
- 大模型问答增强：在用户提问时，当检索到包含引用文本的片段，系统会直接使用已经关联好的完整段落内容发送给大模型，使其能够同时接收到主段落和引用内容，从而提供更完整和精确的回答。
切片处理中的引用内容关联
在处理复杂文档时，第一步通常是将长文本切分为较小的段落或“切片”，以便后续嵌入和检索。当文本中出现引用标记（如Table 1或Figure 3）时，我们并不仅仅停留在文本本身，而是会主动识别并找到对应的引用内容——例如具体的表格数据或图表描述。然后，这些引用内容会被与主段落关联起来，一起存储到每个切片中。
这种方法带来了显著的优势：
- 上下文完整性：每个切片不仅包含原始段落，还附带了相关的引用内容，为模型提供了更全面的信息基础。
- 一致性保障：通过提前关联，确保引用内容与正确的段落绑定，避免后续处理中出现信息错位。
- 简化下游任务：在问答或检索场景中，模型可以直接访问到完整的上下文，无需额外查找引用内容。
例如，假设某段落提到“如 Table 1 所示，数据表明趋势X”，我们会在切片时将 Table 1 的实际内容（比如表格中的数据行）附加上去。这样，切片就从单一的文本段落升级为一个包含主文本和引用内容的完整信息单元。
向量化处理
在切片完成后，下一步是将这些文本单元转化为向量表示，以便存储到向量数据库中并支持高效检索。这里我们采用了一种精细化的策略：虽然引用内容在切片时已经与主段落关联，但在向量化时，主段落和引用内容会被分别处理，生成独立的向量表示。
具体来说：
- 独立向量化：主段落的文本和引用内容（如表格或图表数据）各自生成独立的嵌入向量。
- 关联维护：尽管向量独立生成，我们通过索引保留它们之间的对应关系，确保上下文的连贯性。
这种设计的优点包括：
- 语义清晰：分开向量化避免了主段落和引用内容语义特征的混淆。例如，表格中的数值和段落中的叙述性文字在向量空间中保持各自的独立性。
- 灵活性提升：在检索时，可以根据查询需求选择性地使用主段落向量或引用内容向量，从而提高匹配的精准度。
举个例子，对于包含“参见Figure 3”的段落，Figure 3 的具体内容（比如图像描述或数据点）会单独向量化，但通过索引与主段落向量保持关联。这种方式既保留了内容的独立性，又为后续检索和问答奠定了基础。
最终发送给大模型的内容
当用户提出查询时，系统会从向量数据库中检索出最相关的切片。由于切片中已经嵌入了引用内容，检索结果天然包含主段落及其关联的引用内容。这些完整的信息单元会被直接发送给大模型进行处理，无需额外的拼接或补充步骤。
这种优化的流程带来了以下好处：
- 即时可用性：大模型可以一次性接收到主段落和引用内容，避免了在推理过程中临时检索的复杂性。
- 精度提升：完整的上下文信息让模型能够更准确地理解查询意图并生成高质量回答。例如，当用户提问“Table 1中的趋势是什么？”时，模型无需额外查找即可直接参考表格数据。
- 效率优化：通过在前期处理中完成引用内容的关联，整个问答流程得以简化，响应速度不受影响。
以实际场景为例，假设用户查询“Figure 3如何支持结论Y？”。系统检索到的切片不仅包含提及 Figure 3 的段落，还包括 Figure 3 的具体描述。模型直接基于这些内容生成回答，既快速又准确。
结论与难点
通过在切片处理中关联引用内容、向量化时保持独立性并最终向大模型提供完整段落，我们为大型语言模型提供了一个更高效、更精准的上下文处理框架。这种方法不仅解决了引用文本处理中的常见痛点，还显著提升了用户体验。
