昨天在某个生成式AI微信群里面有一个讨论：为什么最近国外讨论的是suno，国内火的却是上下文？

我是这么看的：因为国内外的经济基础、文化等各种因素不同，同一时期在大模型这条赛道上讨论的具体东西不同是很正常的。但是有一点是始终不变的：就是无论如何不同，了解国外讨论的东西，取其精华、去其糟粕、为我所用。

另外去年是生成式AI爆发元年，包括我自己在内，很多人开发过很多大模型应用。一年下来，很多人发现，仅仅靠LangChain官网和各种国内信息源，是没有办法开发好一个大模型应用的，例如：

1. 按块划分文本（chunk）会遇到的问题以及如何解决，LangChain官网没有讲，各种国内信息源也讲得不详细。
2. 按句划分文本时，对中文数据经常划分出错，LangChain官网没有讲，各种国内信息源在这方面的资料也很少。
3. 使用LangChain官网的各种PDF Reader，经常产生各种错误，LangChain官网没有讲，各种国内信息源在这方面的资料也很少。这点我在上一篇文章讨论过，这篇文章就作为《RAG开发大模型应用掉进过的坑》系列文章的第0篇吧（程序员从0开始）。
4. 等等还有很多问题这里就不罗列了。

于是我萌生了一种想法：把这些（RAG）开发大模型应用掉进过的坑以及解决方案写成一系列文章，抛砖引玉，供大家共同思考。

在写这一系列文章之前，我想分享一点：为什么我能从这些坑里面爬出来，是因为我经常了解和借鉴国外在开发大模型应用方面的经验。当然，国外并没有直接可以用于解决中文RAG应用的解决方案，但是通过了解国外在开发大模型应用方面的经验，我想出了不少思路。

回到本文一开始的话题，国内外讨论的东西是不一样，但是我们可以了解国外的经验来想出解决国内问题的思路。以我翻译的《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》为例，虽然里面的内容与国内的关注点不一样，但确实给我提供了不少解决开发国内大模型应用的解题思路。换句话说吧，这本书每一版都占据过Amazon畅销书第一名，作者Denis也有四万多个粉丝，不管里面的内容与我们的认知有多么不符，但是肯定有值得我们借鉴之处。

好了，说了这么多，接下来开始《RAG开发大模型应用掉进过的坑》系列文章的第2篇：按块划分文本（chunk）时掉进过的坑。