最近在搭一个简单的RAG系统，用LangChain+FAISS，文档是几篇技术博客。
问题是，检索出来的chunk经常是零散的段落，甚至句子被截断，大模型回答时感觉像是东拼西凑，逻辑有点跳跃。
我试过调chunk_size和overlap，但要么太长超限，要么信息还是碎。
有没有大佬分享下你们是怎么切分文本的？或者有没有什么策略让模型在多个片段里“抓主线”？
目前用的是GPT-3.5-turbo，检索模型是BGE-small。先谢过！