RAG检索总返回不相关内容，有没有更好的分块策略推荐？

我之前也踩过这个坑，后来发现光调chunk_size真不够，关键得把文档结构带进去。你可以试试按标题层级先切分，再对每个小标题下的内容做递归分割，这样语义边界会清楚很多。另外对PDF表格，建议单独抽出来用markdown格式保留表头，检索时配合parent-child检索模式（小chunk召回，大chunk给LLM），效果提升挺明显的。你用的是纯向量检索还是加了rerank？感觉这步对精度影响也很大。

试试按标题层级切块，每个块带上上下文路径，再配个embedding模型调优，效果会明显好。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size真没啥用。后来发现问题出在没保留文档层级，直接把多级标题的上下文切碎了，检索时向量里全是局部信息。你可以试试按标题做结构化分块，比如用unstructured或者markdown header splitter，把每个二级标题下的内容作为一个整体块，这样“A产品售后”和“B产品维修”的语义边界就清楚了。另外对表格，建议先转成带描述的文本段落再分块，别硬切单元格。

我之前也踩过这个坑，后来发现光调chunk_size没用，关键得让分块跟着文档结构走。你可以试试先按标题切出大段落，再对长段落做递归分割，这样检索时能带上层级上下文。另外PDF表格的话，建议单独抽出来转成markdown或键值对，别跟正文混在一起，不然语义很容易串。你现在的块重叠率设了多少？我感觉这个参数对召回干扰也挺大的。

之前也踩过这个坑，纯靠固定长度切分对带层级结构的文档太粗暴了，标题和表格上下文一拆散检索基本靠缘分。后来我是先按markdown标题和表格边界做硬切分，再把每个块里补上祖先标题作为前缀元数据，这样向量检索时能带上语义锚点。另外chunk_size建议配合embedding模型的最大token数来定，比如openai的1536，我一般设500-800带overlap，对长段落先做句号分句再拼回，效果会稳很多。你这情况也可以试试先跑一遍rerank，把检索回来的topk用cross-encoder重排一下，有时候比换分块策略见效快。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size确实没啥用，后来发现根源在没保留文档层级。你可以试试按标题先切块，再把子标题下的内容合并成父子块，检索时用父块重排，效果会好很多。另外对PDF表格这种，建议单独用unstructured库解析成markdown再分，别硬切。还有个偏方，给每个chunk打上文档路径和标题的元数据，召回时做个加权，能明显减少跨文档串扰。你目前检索用的embedding模型是哪个？换个领域微调过的可能也管用。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size治标不治本。后来发现对带标题的文档，用markdown header做结构感知分割会好很多，比如把每个二级标题下的内容作为一个chunk，再带上标题路径当metadata，检索时能过滤掉不少干扰。

另外表格这种结构化数据，建议单独抽出来转成键值对或者摘要文本，别跟正文混着切。你那个“A产品售后政策”返回“B产品维修流程”的问题，大概率是chunk里同时混了多个产品的关键词，试试按产品维度先做一次段落合并，再决定分块粒度，比单纯调参数有用。

试试按标题层级先切块再做小粒度分割，表格单独用markdown转换器处理，召回率会明显提升。

我最近也踩过这个坑，跟你情况几乎一模一样。后来发现光调chunk_size真不管用，核心问题在于语义边界被切碎了。你试试按文档结构来分块，比如markdown标题或者PDF里的章节层级，用LangChain那个MarkdownHeaderTextSplitter，把每个二级标题下的内容作为一个整体，这样检索时能保留上下文。表格的话建议单独处理，用unstructured库把表格转成文本描述再跟邻近段落合并，不然纯字符切分很容易把表头和数据拆散。另外你提到“A产品售后”返回“B产品维修”，很可能是embedding模型对产品名和售后这种实体关系不敏感，可以考虑在分块前加一步标题增强，比如把当前章节标题拼到每个chunk的开头，强制给模型提示主题。还有个土办法，检索后加个rerank环节，用bge-reranker或者cohere的rerank模型，把top20结果重排一下，能过滤掉不少噪音。最后建议你试下父子分块，父块保留大段落，子块做小粒度切分用于匹配，这样精度和召回能平衡一些。

试试按markdown标题切块+段落合并，chunk_size设400带重叠，检索前加个标题向量加权，效果立竿见影。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size治标不治本。你那个“A产品售后”匹配到“B产品维修”的问题，大概率是语义边界切碎了，尤其产品名和售后关键词被拆到两个块里。我后来换成按文档结构切，用标题层级做父子块，父块存上下文，子块做检索，效果一下子就上来了。结构化文档的话，建议先用unstructured或者markdown解析器把PDF表格和标题还原成树状结构，再按章节粒度切，不要一股脑按固定字符硬切。另外你可以试下加一个“段落合并”的预处理步骤，把标题和它下面的正文先拼起来，再考虑分块，这样检索时query能同时匹配到标题和内容。还有个细节，embedding模型对长文本不敏感，如果块太长反而引入噪音，我一般控制在300-500词，但前提是语义完整。最后，如果还是不准，试试把用户query也做一下实体提取，比如抽出“A产品”和“售后”，用这两个词去做关键词过滤，再结合向量检索，能压掉不少干扰结果。

试试按语义段落切分，用向量相似度做合并，表格转成markdown再切，标题层级保留下来。

说实话你这个情况我太熟了，之前做内部文档问答也栽在过这上面。分块策略确实不是单纯调chunk_size就能解决的，你提到标题结构保留这点很关键——尤其是PDF带多级标题和表格的时候，纯靠递归分割很容易把语义拆散，让“A产品”和“售后政策”被切到不同块里。我当时试过按markdown标题层级来做切分，先解析出文档的树状结构，每个块带上一整条标题路径作为前缀，比如“首页>产品中心>A产品>售后政策”，这样检索时向量能带上上下文，召回准确率会明显提升。表格的话建议单独处理，把每行转成一句带表头描述的自然语言，比如“A产品的保修期为两年”，别直接塞原始表格进去。另外你可以考虑做段落合并，比如把标题下太短的段落跟相邻内容拼在一起，避免只有一句话的孤块。还有个便宜的办法，就是检索回来后加一步rerank，用cross-encoder过滤掉那些虽然token相似但语义无关的结果，能救回不少精度。你要是还没试过父子分块也可以看看，父块存上下文，子块做匹配，对这类模糊查询挺有效的。

试试按markdown标题先切块再递归细分，表格单独提取成摘要，效果会好很多。

我之前也踩过这坑，光调chunk_size真没用，尤其你这种带表格和多级标题的PDF，递归分割基本会硬切结构。可以试试按文档原有的标题层级来切，比如用markdown_header_splitter，或者干脆先按章节抽出来再分段，这样检索时能带点上下文。另外embedding模型也得看下，如果本身对长文本不敏感，就算分块合理也容易跑偏，可以换bge或者bge-m3试试。还有个小技巧，检索回来别急着用，先做个简单的rerank，相关性会稳很多。

我之前也踩过这个坑，后来发现单纯调chunk_size没啥用，得先保住文档的层级结构。你可以试试把标题和段落一起作为chunk的元数据存进去，检索时让模型优先匹配标题，这样“A产品售后”就不会被“B产品维修”抢走了。表格的话，建议按行或按语义块拆，别整块塞进去，不然向量化很容易糊。另外你用的递归分割，分隔符里加上中文的“第X章”“X、”这类关键词，效果会好不少。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size根本治标不治本。后来发现递归分割对中文的标点层级处理其实挺粗糙的，尤其是PDF转出来的文本，经常把标题和正文硬生生拆开，检索时语义就断了。

我现在是先把文档按Markdown或HTML的标题层级做结构化解析，用unstructured库或者直接对PDF做版面分析，提取出标题、段落、表格的边界。然后再根据标题的层级关系做父子分块——就是父块保留整个章节的上下文，子块切得更细用于检索，最后用父块的内容去重排或扩展子块的召回结果。这样“A产品售后政策”就能命中到包含“A产品”和“售后”的那个章节块，而不是飘到B产品去。

表格的话千万别用普通文本分块，强烈建议转成markdown表格或者key-value对，然后单独做一个小块，跟周围的文字块加个关联标签。我试过把表格和它前后的段落合并成一个语义块，效果比单独拆表好很多。

另外你提到“段落合并”这个思路是对的，但别盲目合，我建议先跑一遍关键词和高亮匹配，看看系统到底是被哪个无关片段带偏了。有时候不是分块问题，是embedding模型对长文档的语义压缩能力不够，换个更强的模型比如bge-m3或OpenAI的text-embedding-3-large，可能比调分块更直接。

还有个笨办法但很实用：把文档的标题、一级大纲单独抽出来做成一个“目录索引块”，用户query先跟目录做一次粗匹配，再进正文精检。这样等于给检索加了个导航层，至少能挡住大部分跨产品的误召回。你可以先试试这几个方向，大概率能解决。

试试按markdown标题先切大块，再对每块内部做递归分割，能保住层级语义。

另外可以加个embedding模型微调，或者把标题拼进内容里再向量化，召回会准很多。

我之前也踩过这个坑，后来发现光调chunk_size治标不治本，关键是得把文档结构带进检索里。你可以试试按标题层级先做段落合并，再把每个小节的标题拼进chunk内容里，这样向量能更聚焦。另外PDF表格的话，建议单独用表格解析库转成markdown或键值对，别直接按纯文本切。还有个土办法，就是给每个chunk加个“文档类型+标题”的前缀，检索后做个简单的规则过滤，能挡掉不少跨主题的噪声。你现在的chunk_size大概设的多少？我怀疑是不是太大导致语义被稀释了。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size真没用，尤其是带表格和多级标题的PDF，递归分割很容易把语义拆碎。后来我改成先按标题层级切块，再用滑动窗口做段落合并，检索精度明显上来了。你可以试试把文档先转成Markdown，保留结构信息，再按标题分块，块内带上小标题作为上下文，这样即使块小一点，向量也能更准。另外，chunk_size我一般设300-500，overlap设50-100，但你这情况建议先检查一下embedding模型是不是对长文本不敏感，换个更强的模型可能比调分块更有效。