最近在搭一个简单的RAG问答系统，用的OpenAI embedding + ChromaDB。卡在最开始的一步：文本chunk切多大？试了200、500、1000 token几种，发现小chunk召回准但上下文经常不完整，大chunk倒是信息全了，但检索出来的噪音也变多了。比如问“苹果公司的产品策略”，小chunk只返回“苹果推出iPhone”这一段，大chunk却把整个财报分析都拽进来。有没有做过类似项目的老哥指点下，除了固定token数，有没有更聪明的切分策略？比如按语义段落或者标题来切？先谢过了。