用向量数据库做RAG，chunk大小到底怎么选才不坑？

按语义或标题切确实更稳，我一般再给每块加个上下文摘要，效果会好不少。

按标题切再按语义分段确实比硬切强，我一般再加个重叠窗口，召回就稳多了。

我后来是直接上语义切分了，用embedding算相邻句子的相似度，掉到阈值以下就断开，效果比按token硬切好不少。不过有个坑是切完chunk长度参差不齐，得再合并一下太短的。另外你说的噪音问题，其实可以在检索后加个rerank，或者用parent-child方案，小chunk负责召回、大chunk喂给模型，两边的好处都能吃到。

我一般会按标题和段落切，再把相邻的小块做个重叠，效果比死磕token数好不少。你那个财报例子，其实可以先用小chunk召回，再让模型带着问题去父级段落里补上下文，路子会顺很多。固定200或500真不够用，文档结构不一样，硬切就是给自己挖坑。

我之前也踩过这个坑，说实话固定token切就是耍流氓，因为文本本身的信息密度不均匀。后来我试过按markdown标题层级切，再用递归字符分割兜底，效果比硬切好不少。另外你提到的噪音问题，其实可以在检索后加个rerank步骤，用cross-encoder或者Cohere的rerank接口把top-k重新排一遍，大chunk的劣势能缓解很多。还有个思路是small-to-big，用小块做向量检索，命中后返回它所属的大块给LLM，兼顾召回精度和上下文完整。至于语义切分，langchain里有semantic chunker，但说实话对中文支持一般，而且计算开销不小。我觉得你可以先别纠结切分，把检索和重排的链路搭起来，chunk策略后面再迭代调优。

我也踩过这个坑，后来改成按标题层级切，再对超长段落做递归细分，效果比死磕固定token好不少。小chunk召回准但缺上下文，可以在检索后做邻居扩展，把前后相邻块一起塞给模型，能补回不少信息。另外chunk大小跟embedding模型也有关系，有些模型对长文本本来就吃力，别一味加大。你问的苹果那个例子，我一般会给chunk加上所属章节标题做前缀，检索时语义会更聚焦。

我一般按标题切再配小重叠，比死磕token数管用多了。

我也踩过这个坑，固定token切确实太粗糙了。后来改成按markdown标题和段落切，再给每段前面拼上所属章节标题当上下文，召回质量明显好不少。另外可以试试小块检索、大块喂给模型，就是拿小chunk去匹配，命中后把相邻的几个chunk一起返回。有个开源库叫semantic-text-splitter，基于embedding相似度找切分点，你可以搜下看看。

我一般先按标题切，太长的段再按句子细分，比硬切token强不少。

学到了，感谢分享！

语义切分确实比硬切token靠谱，按段落或标题切再叠个滑动窗口试试。