在研发自研知识库底座过程中，团队发现RAGFlow的切片方法存在一些细节模糊的问题，比如文档切片时章节目录如何处理、表格内容如何保留表头信息等。这些实际应用中常见的困惑，往往需要大量试错才能解决。本文通过实际测试，系统梳理了RAGFlow的十多种切片方法，为需要使用AI工具进行文档处理的用户提供参考。

文档切片是知识库构建的关键环节，直接影响后续检索效果。在实际应用中，用户常常遇到这样的问题：文档正文里包含图片时如何处理？表格按行切片时如何保留表头信息？不同文档类型如手册、法规、书籍的切片方法有何差异？这些问题的答案，需要通过实际测试才能得出。

针对文档结构切片方法，我们选择了《中华人民共和国税收征收管理法》作为测试样本，分别用Manual、Book、Laws三种方式进行了对比分析。Manual方法依据标题样式进行切片，切片到最细粒度的标题样式，但不会单独分块。Book方法则是按章节段落进行语义切片，粒度最细。Laws方法按章节条款标记切片，与目录结构无关。

Manual方法切片结果会保留所有上级目录标题，包括最顶级文档标题。例如"中华人民共和国税收征收管理法"作为最顶级标题，下面的正文内容也会被单独切片。这种切片方式适合需要保留完整文档结构的场景。

Book方法在切片时会将章节下细分的段落单独成块，例如"第十五条"下的三段内容会被拆分成3个分块。这种细粒度切片适合需要精确检索的场景，但会增加分块数量，影响检索效率。

Laws方法按章节条款标记切片，如"第X章"、"第X条"等。这种切片方式与目录结构无关，适合处理法规类文档。切片结果会保留条款名称，但不会带入上级目录标题，形成独立分块。

在表格结构切片方面，我们测试了Table和QA两种方法。Table方法会将列标题带入每个分块，逐行切片，适合需要保留完整表格结构的场景。QA方法则将表格中的"所属产品"、"适用地区"等列作为问答对进行切片，其他列会被忽略。

QA方法本质上是Table方法的简化版本，通过设置列头为Question和Answer，可以实现类似效果。这种切片方式适合需要快速检索问答对的场景，但会丢失部分表格信息。

除了常规切片方法，RAGFlow还提供了One、Resume、Paper、Presention等特殊方法。One方法不做切片，将整篇文档作为一个分块，适合简单文本处理。Resume方法针对简历文档，提取结构化要素进行分块。Paper方法专为论文设计，提取摘要和目录。Presention方法将PPT每页拆分成独立分块，保留原始截图和文字内容。

在实际应用中，不同的切片方法适用于不同场景。例如处理法规类文档时，Laws方法更合适；需要精确检索时，Book方法更优；而处理问答类表格时，QA方法更高效。选择合适的切片方法，是构建高效知识库的关键。

尽管RAGFlow提供了丰富的切片方法，但自研知识库底座仍有必要。除了现有方法，还需要支持自定义切片方式，如处理数据字典、业务知识等。同时需要支持知识记录元数据，实现按结构化信息进行筛选过滤，提高检索效率。

知识库的管理运营同样重要。需要确保知识正确性，在新增或修改时不影响线上检索结果，支持检索测试和验证。此外，还需要记录知识提炼增强过程，明确修改影响范围，保证知识体系的完整性。

通过系统梳理RAGFlow的切片方法，我们发现不同方法适用于不同场景。这种分析为知识库构建提供了重要参考。后续将继续深入探讨RAG的工程化实践，为AI基础架构建设提供支持。