EAR：面向检索增强生成开发的实体感知分块方法

英文标题：EAR: Entity-Aware Partitioning Approach for Retrieval-Augmented Generation Development

论文提出 EAR（Entity-Aware Partitioning），一种面向检索增强生成（RAG）开发的实体感知语料分块方法。作者指出，RAG 虽可提升知识密集型问答能力，但源语料应如何划分为可检索单元，是一个常被忽视的首要设计选择。固定大小的文本块往往会检索到较长的段落，EAR 旨在通过实体感知的划分方式改善这一问题。该研究对 RAG 开发者具有参考意义，尤其是在检索单元设计、上下文组织与问答质量优化方面。

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