feat：【ai】增加智能文档切片策略，支持自动识别 Markdown QA 和语义化切分

1. 新增 AiDocumentSplitStrategyEnum 枚举，支持 5 种切片策略：自动识别、Token 切分、段落切分、Markdown QA 切分、语义切分
2. 实现 MarkdownQaSplitter：专门处理 Markdown QA 格式文档，识别二级标题作为问题，保持问答对完整性
3. 实现 SemanticTextSplitter：语义化切片器，优先在段落和句子边界处切分，避免截断语义
4. 优化 AiKnowledgeSegmentServiceImpl：增加自动检测文档类型功能，根据文档特征选择最佳切片策略
5. 启用 AI 模块（pom.xml）
6. 修复 AiKnowledgeSegmentPageReqVO：documentId 类型从 Integer 改为 Long

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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

pom.xml

@@ -23,7 +23,7 @@
 <!--        <module>yudao-module-mall</module>-->
 <!--        <module>yudao-module-crm</module>-->
 <!--        <module>yudao-module-erp</module>-->
-<!--        <module>yudao-module-ai</module>-->
+        <module>yudao-module-ai</module>
 <!--        <module>yudao-module-iot</module>-->
     </modules>
 

yudao-module-ai/src/main/java/cn/iocoder/yudao/module/ai/controller/admin/knowledge/vo/segment/AiKnowledgeSegmentPageReqVO.java

@@ -11,7 +11,7 @@ import lombok.Data;
 public class AiKnowledgeSegmentPageReqVO extends PageParam {
 
     @Schema(description = "文档编号", example = "1")
-    private Integer documentId;
+    private Long documentId;
 
     @Schema(description = "分段内容关键字", example = "Java 开发")
     private String content;

yudao-module-ai/src/main/java/cn/iocoder/yudao/module/ai/enums/AiDocumentSplitStrategyEnum.java

@@ -0,0 +1,65 @@
+package cn.iocoder.yudao.module.ai.enums;
+
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Getter;
+
+/**
+ * AI 知识库文档切片策略枚举
+ *
+ * @author runzhen
+ */
+@AllArgsConstructor
+@Getter
+public enum AiDocumentSplitStrategyEnum {
+
+    /**
+     * 自动识别文档类型并选择最佳切片策略
+     */
+    AUTO("auto", "自动识别"),
+
+    /**
+     * 基于 Token 数量机械切分（默认策略）
+     */
+    TOKEN("token", "Token 切分"),
+
+    /**
+     * 按段落切分（以双换行符为分隔）
+     */
+    PARAGRAPH("paragraph", "段落切分"),
+
+    /**
+     * Markdown QA 格式专用切片器
+     * 识别二级标题作为问题，保持问答对完整性
+     * 长答案智能切分但保留问题作为上下文
+     */
+    MARKDOWN_QA("markdown_qa", "Markdown QA 切分"),
+
+    /**
+     * 语义化切分，保留句子完整性
+     * 在段落和句子边界处切分，避免截断
+     */
+    SEMANTIC("semantic", "语义切分");
+
+    /**
+     * 策略代码
+     */
+    private final String code;
+
+    /**
+     * 策略名称
+     */
+    private final String name;
+
+    /**
+     * 根据代码获取枚举
+     */
+    public static AiDocumentSplitStrategyEnum fromCode(String code) {
+        for (AiDocumentSplitStrategyEnum strategy : values()) {
+            if (strategy.getCode().equals(code)) {
+                return strategy;
+            }
+        }
+        return AUTO; // 默认返回自动识别
+    }
+
+}

yudao-module-ai/src/main/java/cn/iocoder/yudao/module/ai/service/knowledge/AiKnowledgeSegmentServiceImpl.java

@@ -4,6 +4,7 @@ import cn.hutool.core.collection.CollUtil;
 import cn.hutool.core.collection.ListUtil;
 import cn.hutool.core.util.ObjUtil;
 import cn.hutool.core.util.StrUtil;
+
 import cn.iocoder.yudao.framework.common.enums.CommonStatusEnum;
 import cn.iocoder.yudao.framework.common.pojo.PageResult;
 import cn.iocoder.yudao.framework.common.util.object.BeanUtils;
@@ -15,8 +16,11 @@ import cn.iocoder.yudao.module.ai.dal.dataobject.knowledge.AiKnowledgeDO;
 import cn.iocoder.yudao.module.ai.dal.dataobject.knowledge.AiKnowledgeDocumentDO;
 import cn.iocoder.yudao.module.ai.dal.dataobject.knowledge.AiKnowledgeSegmentDO;
 import cn.iocoder.yudao.module.ai.dal.mysql.knowledge.AiKnowledgeSegmentMapper;
+import cn.iocoder.yudao.module.ai.enums.AiDocumentSplitStrategyEnum;
 import cn.iocoder.yudao.module.ai.service.knowledge.bo.AiKnowledgeSegmentSearchReqBO;
 import cn.iocoder.yudao.module.ai.service.knowledge.bo.AiKnowledgeSegmentSearchRespBO;
+import cn.iocoder.yudao.module.ai.service.knowledge.splitter.MarkdownQaSplitter;
+import cn.iocoder.yudao.module.ai.service.knowledge.splitter.SemanticTextSplitter;
 import cn.iocoder.yudao.module.ai.service.model.AiModelService;
 import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.rerank.DashScopeRerankOptions;
 import com.alibaba.cloud.ai.model.RerankModel;
@@ -39,8 +43,7 @@ import java.util.*;
 
 import static cn.iocoder.yudao.framework.common.exception.util.ServiceExceptionUtil.exception;
 import static cn.iocoder.yudao.framework.common.util.collection.CollectionUtils.convertList;
-import static cn.iocoder.yudao.module.ai.enums.ErrorCodeConstants.KNOWLEDGE_SEGMENT_CONTENT_TOO_LONG;
-import static cn.iocoder.yudao.module.ai.enums.ErrorCodeConstants.KNOWLEDGE_SEGMENT_NOT_EXISTS;
+import static cn.iocoder.yudao.module.ai.enums.ErrorCodeConstants.*;
 import static org.springframework.ai.vectorstore.SearchRequest.SIMILARITY_THRESHOLD_ACCEPT_ALL;
 
 /**
@@ -95,16 +98,20 @@ public class AiKnowledgeSegmentServiceImpl implements AiKnowledgeSegmentService
         AiKnowledgeDO knowledgeDO = knowledgeService.validateKnowledgeExists(documentDO.getKnowledgeId());
         VectorStore vectorStore = getVectorStoreById(knowledgeDO);
 
-        // 2. 文档切片
-        List<Document> documentSegments = splitContentByToken(content, documentDO.getSegmentMaxTokens());
+        // 2. 文档切片（使用自动检测策略）
+        List<Document> documentSegments = splitContentByStrategy(content, documentDO.getSegmentMaxTokens(),
+                AiDocumentSplitStrategyEnum.AUTO, documentDO.getUrl());
 
         // 3.1 存储切片
         List<AiKnowledgeSegmentDO> segmentDOs = convertList(documentSegments, segment -> {
             if (StrUtil.isEmpty(segment.getText())) {
                 return null;
             }
-            return new AiKnowledgeSegmentDO().setKnowledgeId(documentDO.getKnowledgeId()).setDocumentId(documentId)
-                    .setContent(segment.getText()).setContentLength(segment.getText().length())
+            return new AiKnowledgeSegmentDO()
+                    .setKnowledgeId(documentDO.getKnowledgeId())
+                    .setDocumentId(documentId)
+                    .setContent(segment.getText())
+                    .setContentLength(segment.getText().length())
                     .setVectorId(AiKnowledgeSegmentDO.VECTOR_ID_EMPTY)
                     .setTokens(tokenCountEstimator.estimate(segment.getText()))
                     .setStatus(CommonStatusEnum.ENABLE.getStatus());
@@ -295,10 +302,13 @@ public class AiKnowledgeSegmentServiceImpl implements AiKnowledgeSegmentService
         // 1. 读取 URL 内容
         String content = knowledgeDocumentService.readUrl(url);
 
-        // 2. 文档切片
-        List<Document> documentSegments = splitContentByToken(content, segmentMaxTokens);
+        // 2. 自动检测文档类型并选择策略
+        AiDocumentSplitStrategyEnum strategy = detectDocumentStrategy(content, url);
+
+        // 3. 文档切片
+        List<Document> documentSegments = splitContentByStrategy(content, segmentMaxTokens, strategy, url);
 
-        // 3. 转换为段落对象
+        // 4. 转换为段落对象
         return convertList(documentSegments, segment -> {
             if (StrUtil.isEmpty(segment.getText())) {
                 return null;
@@ -333,11 +343,107 @@ public class AiKnowledgeSegmentServiceImpl implements AiKnowledgeSegmentService
         return getVectorStoreById(knowledge);
     }
 
-    private static List<Document> splitContentByToken(String content, Integer segmentMaxTokens) {
-        TextSplitter textSplitter = buildTokenTextSplitter(segmentMaxTokens);
+    /**
+     * 根据策略切分内容
+     *
+     * @param content 文档内容
+     * @param segmentMaxTokens 分段的最大 Token 数
+     * @param strategy 切片策略
+     * @param url 文档 URL（用于自动检测文件类型）
+     * @return 切片后的文档列表
+     */
+    private List<Document> splitContentByStrategy(String content, Integer segmentMaxTokens,
+                                                  AiDocumentSplitStrategyEnum strategy, String url) {
+        // 自动检测策略
+        if (strategy == AiDocumentSplitStrategyEnum.AUTO) {
+            strategy = detectDocumentStrategy(content, url);
+            log.info("[splitContentByStrategy][自动检测到文档策略: {}]", strategy.getName());
+        }
+
+        TextSplitter textSplitter;
+        switch (strategy) {
+            case MARKDOWN_QA:
+                textSplitter = new MarkdownQaSplitter(segmentMaxTokens);
+                break;
+            case SEMANTIC:
+                textSplitter = new SemanticTextSplitter(segmentMaxTokens);
+                break;
+            case PARAGRAPH:
+                textSplitter = new SemanticTextSplitter(segmentMaxTokens, 0); // 段落切分，无重叠
+                break;
+            case TOKEN:
+            default:
+                textSplitter = buildTokenTextSplitter(segmentMaxTokens);
+                break;
+        }
+
         return textSplitter.apply(Collections.singletonList(new Document(content)));
     }
 
+    /**
+     * 自动检测文档类型并选择切片策略
+     *
+     * @param content 文档内容
+     * @param url 文档 URL
+     * @return 推荐的切片策略
+     */
+    private AiDocumentSplitStrategyEnum detectDocumentStrategy(String content, String url) {
+        if (StrUtil.isEmpty(content)) {
+            return AiDocumentSplitStrategyEnum.TOKEN;
+        }
+
+        // 1. 检测 Markdown QA 格式
+        if (isMarkdownQaFormat(content, url)) {
+            return AiDocumentSplitStrategyEnum.MARKDOWN_QA;
+        }
+
+        // 2. 检测普通 Markdown 文档
+        if (isMarkdownDocument(url)) {
+            return AiDocumentSplitStrategyEnum.SEMANTIC;
+        }
+
+        // 3. 默认使用语义切分（比 Token 切分更智能）
+        return AiDocumentSplitStrategyEnum.SEMANTIC;
+    }
+
+    /**
+     * 检测是否为 Markdown QA 格式
+     * 特征：包含多个二级标题（## ）且标题后紧跟答案内容
+     */
+    private boolean isMarkdownQaFormat(String content, String url) {
+        // 文件扩展名判断
+        if (StrUtil.isNotEmpty(url) && !url.toLowerCase().endsWith(".md")) {
+            return false;
+        }
+
+        // 统计二级标题数量
+        long h2Count = content.lines()
+                .filter(line -> line.trim().startsWith("## "))
+                .count();
+
+        // 至少包含 2 个二级标题才认为是 QA 格式
+        if (h2Count < 2) {
+            return false;
+        }
+
+        // 检查标题占比（QA 文档标题行数相对较多）
+        long totalLines = content.lines().count();
+        double h2Ratio = (double) h2Count / totalLines;
+
+        // 如果二级标题占比超过 10%，认为是 QA 格式
+        return h2Ratio > 0.1;
+    }
+
+    /**
+     * 检测是否为 Markdown 文档
+     */
+    private boolean isMarkdownDocument(String url) {
+        return StrUtil.isNotEmpty(url) && url.toLowerCase().endsWith(".md");
+    }
+
+    /**
+     * 构建基于 Token 的文本切片器（原有逻辑保留）
+     */
     private static TextSplitter buildTokenTextSplitter(Integer segmentMaxTokens) {
         return TokenTextSplitter.builder()
                 .withChunkSize(segmentMaxTokens)

yudao-module-ai/src/main/java/cn/iocoder/yudao/module/ai/service/knowledge/splitter/MarkdownQaSplitter.java

@@ -0,0 +1,349 @@
+package cn.iocoder.yudao.module.ai.service.knowledge.splitter;
+
+import cn.hutool.core.util.StrUtil;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.ai.transformer.splitter.TextSplitter;
+
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.Collections;
+import java.util.List;
+import java.util.regex.Matcher;
+import java.util.regex.Pattern;
+
+/**
+ * Markdown QA 格式专用切片器
+ *
+ * <p>功能特点：
+ * <ul>
+ *   <li>识别二级标题（## ）作为问题标记</li>
+ *   <li>短 QA 对保持完整（不超过 Token 限制）</li>
+ *   <li>长答案智能切分，每个片段保留完整问题作为上下文</li>
+ *   <li>支持自定义 Token 估算器</li>
+ * </ul>
+ *
+ * @author runzhen
+ */
+@Slf4j
+public class MarkdownQaSplitter extends TextSplitter {
+
+    /**
+     * 二级标题正则：匹配 "## " 开头的行
+     */
+    private static final Pattern H2_PATTERN = Pattern.compile("^##\\s+(.+)$", Pattern.MULTILINE);
+
+    /**
+     * 段落分隔符：双换行
+     */
+    private static final String PARAGRAPH_SEPARATOR = "\n\n";
+
+    /**
+     * 句子分隔符
+     */
+    private static final Pattern SENTENCE_PATTERN = Pattern.compile("[。！？.!?]\\s*");
+
+    /**
+     * 分段的最大 Token 数
+     */
+    private final int chunkSize;
+
+    /**
+     * Token 估算器（简单实现：中文按字符数，英文按单词数的 1.3 倍）
+     */
+    private final TokenEstimator tokenEstimator;
+
+    public MarkdownQaSplitter(int chunkSize) {
+        this.chunkSize = chunkSize;
+        this.tokenEstimator = new SimpleTokenEstimator();
+    }
+
+    @Override
+    protected List<String> splitText(String text) {
+        if (StrUtil.isEmpty(text)) {
+            return Collections.emptyList();
+        }
+
+        List<String> result = new ArrayList<>();
+
+        // 解析 QA 对
+        List<QaPair> qaPairs = parseQaPairs(text);
+
+        if (qaPairs.isEmpty()) {
+            // 如果没有识别到 QA 格式，按段落切分
+            return fallbackSplit(text);
+        }
+
+        // 处理每个 QA 对
+        for (QaPair qaPair : qaPairs) {
+            result.addAll(splitQaPair(qaPair));
+        }
+
+        return result;
+    }
+
+    /**
+     * 解析 Markdown QA 对
+     */
+    private List<QaPair> parseQaPairs(String content) {
+        List<QaPair> qaPairs = new ArrayList<>();
+        Matcher matcher = H2_PATTERN.matcher(content);
+
+        List<Integer> headingPositions = new ArrayList<>();
+        List<String> questions = new ArrayList<>();
+
+        // 找到所有二级标题位置
+        while (matcher.find()) {
+            headingPositions.add(matcher.start());
+            questions.add(matcher.group(1).trim());
+        }
+
+        if (headingPositions.isEmpty()) {
+            return qaPairs;
+        }
+
+        // 提取每个 QA 对
+        for (int i = 0; i < headingPositions.size(); i++) {
+            int start = headingPositions.get(i);
+            int end = (i + 1 < headingPositions.size())
+                    ? headingPositions.get(i + 1)
+                    : content.length();
+
+            String qaText = content.substring(start, end).trim();
+            String question = questions.get(i);
+
+            // 提取答案部分（去掉问题标题）
+            String answer = qaText.substring(qaText.indexOf('\n') + 1).trim();
+
+            qaPairs.add(new QaPair(question, answer, qaText));
+        }
+
+        return qaPairs;
+    }
+
+    /**
+     * 切分单个 QA 对
+     */
+    private List<String> splitQaPair(QaPair qaPair) {
+        List<String> chunks = new ArrayList<>();
+
+        String fullQa = qaPair.fullText;
+        int qaTokens = tokenEstimator.estimate(fullQa);
+
+        // 如果整个 QA 对不超过限制，保持完整
+        if (qaTokens <= chunkSize) {
+            chunks.add(fullQa);
+            return chunks;
+        }
+
+        // 长答案需要切分
+        log.debug("QA 对超过 Token 限制 ({} > {})，开始智能切分: {}",
+                qaTokens, chunkSize, qaPair.question);
+
+        List<String> answerChunks = splitLongAnswer(qaPair.answer, qaPair.question);
+
+        for (String answerChunk : answerChunks) {
+            // 每个片段都包含完整问题
+            String chunkText = "## " + qaPair.question + "\n" + answerChunk;
+            chunks.add(chunkText);
+        }
+
+        return chunks;
+    }
+
+    /**
+     * 切分长答案
+     */
+    private List<String> splitLongAnswer(String answer, String question) {
+        List<String> chunks = new ArrayList<>();
+
+        // 预留问题的 Token 空间
+        String questionHeader = "## " + question + "\n";
+        int questionTokens = tokenEstimator.estimate(questionHeader);
+        int availableTokens = chunkSize - questionTokens - 10; // 预留 10 个 Token 的缓冲
+
+        // 先按段落切分
+        String[] paragraphs = answer.split(PARAGRAPH_SEPARATOR);
+
+        StringBuilder currentChunk = new StringBuilder();
+        int currentTokens = 0;
+
+        for (String paragraph : paragraphs) {
+            if (StrUtil.isEmpty(paragraph)) {
+                continue;
+            }
+
+            int paragraphTokens = tokenEstimator.estimate(paragraph);
+
+            // 如果单个段落就超过限制，需要按句子切分
+            if (paragraphTokens > availableTokens) {
+                // 先保存当前块
+                if (currentChunk.length() > 0) {
+                    chunks.add(currentChunk.toString().trim());
+                    currentChunk = new StringBuilder();
+                    currentTokens = 0;
+                }
+
+                // 按句子切分长段落
+                chunks.addAll(splitLongParagraph(paragraph, availableTokens));
+                continue;
+            }
+
+            // 如果加上这个段落会超过限制
+            if (currentTokens + paragraphTokens > availableTokens && currentChunk.length() > 0) {
+                chunks.add(currentChunk.toString().trim());
+                currentChunk = new StringBuilder();
+                currentTokens = 0;
+            }
+
+            if (currentChunk.length() > 0) {
+                currentChunk.append("\n\n");
+            }
+            currentChunk.append(paragraph);
+            currentTokens += paragraphTokens;
+        }
+
+        // 添加最后一块
+        if (currentChunk.length() > 0) {
+            chunks.add(currentChunk.toString().trim());
+        }
+
+        return chunks.isEmpty() ? Collections.singletonList(answer) : chunks;
+    }
+
+    /**
+     * 切分长段落（按句子）
+     */
+    private List<String> splitLongParagraph(String paragraph, int availableTokens) {
+        List<String> chunks = new ArrayList<>();
+        String[] sentences = SENTENCE_PATTERN.split(paragraph);
+
+        StringBuilder currentChunk = new StringBuilder();
+        int currentTokens = 0;
+
+        for (String sentence : sentences) {
+            if (StrUtil.isEmpty(sentence)) {
+                continue;
+            }
+
+            int sentenceTokens = tokenEstimator.estimate(sentence);
+
+            // 如果单个句子就超过限制，强制切分
+            if (sentenceTokens > availableTokens) {
+                if (currentChunk.length() > 0) {
+                    chunks.add(currentChunk.toString().trim());
+                    currentChunk = new StringBuilder();
+                    currentTokens = 0;
+                }
+                chunks.add(sentence.trim());
+                continue;
+            }
+
+            if (currentTokens + sentenceTokens > availableTokens && currentChunk.length() > 0) {
+                chunks.add(currentChunk.toString().trim());
+                currentChunk = new StringBuilder();
+                currentTokens = 0;
+            }
+
+            currentChunk.append(sentence);
+            currentTokens += sentenceTokens;
+        }
+
+        if (currentChunk.length() > 0) {
+            chunks.add(currentChunk.toString().trim());
+        }
+
+        return chunks.isEmpty() ? Collections.singletonList(paragraph) : chunks;
+    }
+
+    /**
+     * 降级切分策略（当未识别到 QA 格式时）
+     */
+    private List<String> fallbackSplit(String content) {
+        List<String> chunks = new ArrayList<>();
+        String[] paragraphs = content.split(PARAGRAPH_SEPARATOR);
+
+        StringBuilder currentChunk = new StringBuilder();
+        int currentTokens = 0;
+
+        for (String paragraph : paragraphs) {
+            if (StrUtil.isEmpty(paragraph)) {
+                continue;
+            }
+
+            int paragraphTokens = tokenEstimator.estimate(paragraph);
+
+            if (currentTokens + paragraphTokens > chunkSize && currentChunk.length() > 0) {
+                chunks.add(currentChunk.toString().trim());
+                currentChunk = new StringBuilder();
+                currentTokens = 0;
+            }
+
+            if (currentChunk.length() > 0) {
+                currentChunk.append("\n\n");
+            }
+            currentChunk.append(paragraph);
+            currentTokens += paragraphTokens;
+        }
+
+        if (currentChunk.length() > 0) {
+            chunks.add(currentChunk.toString().trim());
+        }
+
+        return chunks.isEmpty() ? Collections.singletonList(content) : chunks;
+    }
+
+    /**
+     * QA 对数据结构
+     */
+    private static class QaPair {
+        String question;
+        String answer;
+        String fullText;
+
+        QaPair(String question, String answer, String fullText) {
+            this.question = question;
+            this.answer = answer;
+            this.fullText = fullText;
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Token 估算器接口
+     */
+    public interface TokenEstimator {
+        int estimate(String text);
+    }
+
+    /**
+     * 简单的 Token 估算器实现
+     * 中文：1 字符 ≈ 1 Token
+     * 英文：1 单词 ≈ 1.3 Token
+     */
+    private static class SimpleTokenEstimator implements TokenEstimator {
+        @Override
+        public int estimate(String text) {
+            if (StrUtil.isEmpty(text)) {
+                return 0;
+            }
+
+            int chineseChars = 0;
+            int englishWords = 0;
+
+            // 简单统计中英文
+            for (char c : text.toCharArray()) {
+                if (c >= 0x4E00 && c <= 0x9FA5) {
+                    chineseChars++;
+                }
+            }
+
+            // 英文单词估算
+            String[] words = text.split("\\s+");
+            for (String word : words) {
+                if (word.matches(".*[a-zA-Z].*")) {
+                    englishWords++;
+                }
+            }
+
+            return chineseChars + (int) (englishWords * 1.3);
+        }
+    }
+}

yudao-module-ai/src/main/java/cn/iocoder/yudao/module/ai/service/knowledge/splitter/SemanticTextSplitter.java

@@ -0,0 +1,293 @@
+package cn.iocoder.yudao.module.ai.service.knowledge.splitter;
+
+import cn.hutool.core.util.StrUtil;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.ai.transformer.splitter.TextSplitter;
+
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.Arrays;
+import java.util.Collections;
+import java.util.List;
+import java.util.regex.Pattern;
+
+/**
+ * 语义化文本切片器
+ *
+ * <p>功能特点：
+ * <ul>
+ *   <li>优先在段落边界（双换行）处切分</li>
+ *   <li>其次在句子边界（句号、问号、感叹号）处切分</li>
+ *   <li>避免在句子中间截断，保持语义完整性</li>
+ *   <li>支持中英文标点符号识别</li>
+ * </ul>
+ *
+ * @author runzhen
+ */
+@Slf4j
+public class SemanticTextSplitter extends TextSplitter {
+
+    /**
+     * 分段的最大 Token 数
+     */
+    private final int chunkSize;
+
+    /**
+     * 段落重叠大小（用于保持上下文连贯性）
+     */
+    private final int chunkOverlap;
+
+    /**
+     * 段落分隔符（按优先级排序）
+     */
+    private static final List<String> PARAGRAPH_SEPARATORS = Arrays.asList(
+            "\n\n\n",    // 三个换行
+            "\n\n",      // 双换行
+            "\n"         // 单换行
+    );
+
+    /**
+     * 句子结束标记（中英文标点）
+     */
+    private static final Pattern SENTENCE_END_PATTERN = Pattern.compile(
+            "[。！？.!?]+[\\s\"'）)】\\]]*"
+    );
+
+    /**
+     * Token 估算器
+     */
+    private final MarkdownQaSplitter.TokenEstimator tokenEstimator;
+
+    public SemanticTextSplitter(int chunkSize, int chunkOverlap) {
+        this.chunkSize = chunkSize;
+        this.chunkOverlap = Math.min(chunkOverlap, chunkSize / 2); // 重叠不超过一半
+        this.tokenEstimator = new SimpleTokenEstimator();
+    }
+
+    public SemanticTextSplitter(int chunkSize) {
+        this(chunkSize, 50); // 默认重叠 50 个 Token
+    }
+
+    @Override
+    protected List<String> splitText(String text) {
+        if (StrUtil.isEmpty(text)) {
+            return Collections.emptyList();
+        }
+
+        return splitTextRecursive(text);
+    }
+
+    /**
+     * 切分文本（递归策略）
+     */
+    private List<String> splitTextRecursive(String text) {
+        List<String> chunks = new ArrayList<>();
+
+        // 如果文本不超过限制，直接返回
+        int textTokens = tokenEstimator.estimate(text);
+        if (textTokens <= chunkSize) {
+            chunks.add(text.trim());
+            return chunks;
+        }
+
+        // 尝试按不同分隔符切分
+        List<String> splits = null;
+        String usedSeparator = null;
+
+        for (String separator : PARAGRAPH_SEPARATORS) {
+            if (text.contains(separator)) {
+                splits = Arrays.asList(text.split(Pattern.quote(separator)));
+                usedSeparator = separator;
+                break;
+            }
+        }
+
+        // 如果没有找到段落分隔符，按句子切分
+        if (splits == null || splits.size() == 1) {
+            splits = splitBySentences(text);
+            usedSeparator = ""; // 句子切分不需要分隔符
+        }
+
+        // 合并小片段
+        chunks = mergeSplits(splits, usedSeparator);
+
+        return chunks;
+    }
+
+    /**
+     * 按句子切分
+     */
+    private List<String> splitBySentences(String text) {
+        List<String> sentences = new ArrayList<>();
+        int lastEnd = 0;
+
+        java.util.regex.Matcher matcher = SENTENCE_END_PATTERN.matcher(text);
+        while (matcher.find()) {
+            String sentence = text.substring(lastEnd, matcher.end()).trim();
+            if (StrUtil.isNotEmpty(sentence)) {
+                sentences.add(sentence);
+            }
+            lastEnd = matcher.end();
+        }
+
+        // 添加剩余部分
+        if (lastEnd < text.length()) {
+            String remaining = text.substring(lastEnd).trim();
+            if (StrUtil.isNotEmpty(remaining)) {
+                sentences.add(remaining);
+            }
+        }
+
+        return sentences.isEmpty() ? Collections.singletonList(text) : sentences;
+    }
+
+    /**
+     * 合并切分后的小片段
+     */
+    private List<String> mergeSplits(List<String> splits, String separator) {
+        List<String> chunks = new ArrayList<>();
+        List<String> currentChunks = new ArrayList<>();
+        int currentLength = 0;
+
+        for (String split : splits) {
+            if (StrUtil.isEmpty(split)) {
+                continue;
+            }
+
+            int splitTokens = tokenEstimator.estimate(split);
+
+            // 如果单个片段就超过限制，进一步递归切分
+            if (splitTokens > chunkSize) {
+                // 先保存当前累积的块
+                if (!currentChunks.isEmpty()) {
+                    String chunkText = String.join(separator, currentChunks);
+                    chunks.add(chunkText.trim());
+                    currentChunks.clear();
+                    currentLength = 0;
+                }
+
+                // 递归切分大片段
+                if (!separator.isEmpty()) {
+                    // 如果是段落分隔符，尝试按句子切分
+                    chunks.addAll(splitTextRecursive(split));
+                } else {
+                    // 如果已经是句子级别，强制按字符切分
+                    chunks.addAll(forceSplitLongText(split));
+                }
+                continue;
+            }
+
+            // 计算加上分隔符的 Token 数
+            int separatorTokens = StrUtil.isEmpty(separator) ? 0 : tokenEstimator.estimate(separator);
+
+            // 如果加上这个片段会超过限制
+            if (!currentChunks.isEmpty() && currentLength + splitTokens + separatorTokens > chunkSize) {
+                // 保存当前块
+                String chunkText = String.join(separator, currentChunks);
+                chunks.add(chunkText.trim());
+
+                // 处理重叠：保留最后几个片段
+                currentChunks = getOverlappingChunks(currentChunks, separator);
+                currentLength = estimateTokens(currentChunks, separator);
+            }
+
+            currentChunks.add(split);
+            currentLength += splitTokens + separatorTokens;
+        }
+
+        // 添加最后一块
+        if (!currentChunks.isEmpty()) {
+            String chunkText = String.join(separator, currentChunks);
+            chunks.add(chunkText.trim());
+        }
+
+        return chunks;
+    }
+
+    /**
+     * 获取重叠的片段（用于保持上下文）
+     */
+    private List<String> getOverlappingChunks(List<String> chunks, String separator) {
+        if (chunkOverlap == 0 || chunks.isEmpty()) {
+            return new ArrayList<>();
+        }
+
+        List<String> overlapping = new ArrayList<>();
+        int tokens = 0;
+
+        // 从后往前取片段，直到达到重叠大小
+        for (int i = chunks.size() - 1; i >= 0; i--) {
+            String chunk = chunks.get(i);
+            int chunkTokens = tokenEstimator.estimate(chunk);
+
+            if (tokens + chunkTokens > chunkOverlap) {
+                break;
+            }
+
+            overlapping.add(0, chunk);
+            tokens += chunkTokens + (StrUtil.isEmpty(separator) ? 0 : tokenEstimator.estimate(separator));
+        }
+
+        return overlapping;
+    }
+
+    /**
+     * 估算片段列表的总 Token 数
+     */
+    private int estimateTokens(List<String> chunks, String separator) {
+        int total = 0;
+        for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {
+            total += tokenEstimator.estimate(chunks.get(i));
+            if (i < chunks.size() - 1 && StrUtil.isNotEmpty(separator)) {
+                total += tokenEstimator.estimate(separator);
+            }
+        }
+        return total;
+    }
+
+    /**
+     * 强制切分长文本（当语义切分失败时）
+     */
+    private List<String> forceSplitLongText(String text) {
+        List<String> chunks = new ArrayList<>();
+        int charsPerChunk = (int) (chunkSize * 0.8); // 保守估计
+
+        for (int i = 0; i < text.length(); i += charsPerChunk) {
+            int end = Math.min(i + charsPerChunk, text.length());
+            String chunk = text.substring(i, end);
+            chunks.add(chunk.trim());
+        }
+
+        log.warn("文本过长，已强制按字符切分，可能影响语义完整性");
+        return chunks;
+    }
+
+    /**
+     * 简单的 Token 估算器实现
+     */
+    private static class SimpleTokenEstimator implements MarkdownQaSplitter.TokenEstimator {
+        @Override
+        public int estimate(String text) {
+            if (StrUtil.isEmpty(text)) {
+                return 0;
+            }
+
+            int chineseChars = 0;
+            int englishWords = 0;
+
+            for (char c : text.toCharArray()) {
+                if (c >= 0x4E00 && c <= 0x9FA5) {
+                    chineseChars++;
+                }
+            }
+
+            String[] words = text.split("\\s+");
+            for (String word : words) {
+                if (word.matches(".*[a-zA-Z].*")) {
+                    englishWords++;
+                }
+            }
+
+            return chineseChars + (int) (englishWords * 1.3);
+        }
+    }
+}