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真没啥用，关键得把文档的层级结构带进chunk里。你可以试试按markdown标题或者PDF的heading先切大块，再对超长的块做递归分割，这样每个块都自带上下文。另外如果表格多，建议单独抽出来转成markdown表格或者key-value对，别跟正文混着切，不然检索时向量语义全被表格格式带偏了。

结构化文档确实不能光靠递归分割，PDF里表格和多级标题一拆就碎，语义全断了。我后来改成先按标题层级（比如markdown header或PDF书签）切出大段落，再对超过阈值的段落实行重叠窗口分割，召回率明显稳了。另外建议把chunk的父级标题拼进内容里，比如“A产品-售后政策-第3条”，这样向量化时能带上上下文。你试过用unstructured库做分区解析吗？它能把表格和列表单独提取，配langchain的MarkdownHeaderTextSplitter挺香的。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size真不够，递归分割对标题层级基本是瞎的。你这种“A产品”对“B产品”的错乱，大概率是chunk把不同章节的内容硬拼在一起了，检索时向量相似度被无关段落稀释。我后来改成按markdown标题或者PDF的样式标签先切出大块，再用段落边界做二次细分，效果立竿见影。对表格这种结构化内容，我建议单独提取成键值对或者摘要文本，别直接塞进chunk里，不然语义太稀碎。另外你可以试试给每个chunk加一个“上下文前缀”，比如把所属的二级标题拼进去，这样即使chunk内容跑偏，向量里也能带点主题信号。还有个笨办法但很实用，检索后加一步重排序，用cross-encoder把top20结果再精排一遍，能救回不少误匹配。你langchain里可以直接接个CohereRerank或者BGE-reranker，成本不高但精度提升明显。最后想问下，你那些PDF是扫描件还是文本型？如果是扫描件，可能OCR噪声比分块策略的影响还大。

我之前也踩过类似的坑，光调chunk_size真不太够。后来我改成按文档原有的标题层级来切，然后用langchain的MarkdownHeaderTextSplitter，pdf表格单独拎出来做结构化解析，效果好了不少。另外建议你试试检索后加个rerank步骤，简单用cross-encoder过滤一下，能明显把不相关的段落压下去。你那个A产品售后的问题，可能是关键词匹配太泛，试试给每个chunk生成几个带语义的别名标签？

这问题我太有同感了，之前用递归分割也踩过同样的坑，尤其是那种带多级标题的说明书，一拆就断章取义。后来我换了个思路，分块前先用布局分析把文档按标题层级和段落语义做一次“结构化切分”，比如用unstructured库或者自己写个规则，先把PDF里的表格、列表、标题块识别出来，再按这些逻辑单元去分块，而不是单纯按字符数硬切。chunk_size我反而调得不大，300到500左右，但关键是overlap要留足，而且每个chunk里强制带上父标题的路径信息，比如“A产品 > 售后政策 > 维修流程”，这样检索时embedding能带上上下文，召回就准很多。另外你说的段落合并，我试过把连续的小段落按主题聚类后再分块，效果也不错，但别过度合并，不然一个chunk塞太多信息，向量区分度会下降。你那边如果表格多，建议单独把表格转成Markdown格式再嵌入，或者用多向量检索，把表格和正文分开索引，最后用重排序把不相关的B产品压下去，这招对“问A答B”特别有效。

试试按markdown标题切块再合并小段落，保结构能明显提准确率，PDF表格得单独抽出来处理。

试试按markdown标题层级切块，保留上下文，再用父文档检索召回，效果会好很多。

我之前也踩过这个坑，纯按字符切分确实容易把语义割裂。后来改成按Markdown标题层级做结构化切块，每个二级标题下的内容单独存，表格和列表单独处理，召回率明显上来了。另外建议chunk_size别固定死，可以按段落语义动态调整，再配合overlap。你试试用unstructured或者LangChain的MarkdownHeaderTextSplitter，对PDF里的表格识别也挺好的。

我之前也踩过这个坑，尤其是多级标题的PDF，纯按字符硬切真不行。你试试按文档的语义结构来分块，比如用markdown的标题层级作为边界，每个标题下的内容单独成一个chunk，这样“A产品”和“B产品”自然就被隔开了。另外chunk_size别一味求大，我后来把递归分割的separators里加上了“\n\n”和“\n###”，再配合tiktoken算token数，效果好了不少。表格的话，建议先转成CSV或者键值对描述，直接塞纯文本很容易把语义打散。还有个小技巧，检索前先做一下query的意图重写，比如补全成“A产品的售后政策是什么”，匹配度会高很多。你试过用sentence-window或者parent-document这种双检索方式吗？就是小chunk找上下文，再映射回大段原文，对结构化文档特别友好，可以试试。

试试按语义段落合并再切，或者直接用markdown标题层级做父子分块，检索精度会好很多。

试试按markdown标题切块，保留层级再递归分割，表格用unstructured单独处理，效果立竿见影。

我之前也踩过这个坑，纯靠调chunk_size很难根治。后来试了下按markdown标题层级切分，再用父子块策略（父块存上下文，子块做检索），召回准确率明显上去了。PDF表格的话建议先用工具把结构转成文本或HTML，再按表格区域单独成块，不然信息全黏在一起。另外你可以在embedding前加一步段落重排，把相关上下文合并到同一块里，效果比盲目加大chunk_size好。你现在用的embedding模型是哪个？换过一个更适配长文本的模型可能也有帮助。

我之前也踩过这个坑，单纯调chunk_size其实治标不治本。你可以试试按文档原有的标题层级来切，比如把每个二级标题下的内容作为一个chunk，这样语义完整性会好很多。另外对于表格，建议单独提取出来转成markdown格式，别跟正文混在一起切，否则检索时语义被割裂得很厉害。还有个笨办法，就是先做一轮基于关键词的粗过滤，再进向量检索，能挡掉不少无关结果。

我之前也踩过这个坑，后来发现光调chunk_size没用，得把文档结构信息喂进去。你可以试试按标题层级来切，每个chunk带上父标题的上下文，这样检索时能更好地对齐意图。另外对PDF表格，建议先转成markdown保留表头，再按行或按块切，不然语义很容易碎。你用的递归分割有没有试过自定义separators，把换行符和标题符号优先级调高？我这么改完效果提升挺明显的。

试试按markdown标题切块再合并小段落，表格单独提取成键值对，检索精度能提不少。

我之前也踩过类似坑，纯靠chunk_size调参很难解决语义错位的问题。你试的递归分割其实对代码或自然段还行，但碰到PDF里那种表格+多级标题，它就是硬切，把上下文切成碎片了。我自己后来是先把文档按标题层级做结构化解析，比如用unstructured或者markdown header识别，把每个二级标题下的内容当成一个逻辑块，再对超过阈值的块做二次切分，并且强制让子块带上父标题作为前缀，这样检索时向量里就带着上下文锚点。

另外你提到用户问A产品售后却返回B维修流程，这大概率不是分块粒度问题，而是embedding对“售后”和“维修”这种近义词区分度不够。可以考虑在分块后给每个块补充几个人工标注的别名或同义词描述，比如“售后政策”对应“保修期、退换货、维修流程”，把这些加进块内容里再向量化，检索精度会明显提升。

还有个土办法是先用BM25做一次粗召回，再用向量精排，langchain里配个ensemble retriever就行，能挡住不少无关结果。如果文档里表格多，建议单独把表格转成自然语言的key-value描述再分块，别直接塞原始表格结构。你现在的chunk_size大概设的多少？如果单块内容超过800字，可能也是精度下降的一个原因。

我之前也踩过这个坑，递归分割对纯文本还行，但一碰到多级标题和表格就直接崩了。后来我改成先按文档结构（比如标题层级）切块，再对每个块内部做小粒度分割，检索准了不少。另外你试试把chunk_size调到300-500，overlap设个50左右，对长段落后半部分的召回帮助挺大。不过你这情况，我怀疑还有个小问题，就是query里“A产品”和“售后政策”可能被拆成两个向量分开匹配了，要不要考虑加个关键词过滤或者rerank？

说到这个我太有同感了，之前用固定chunk的时候也踩过类似的坑，尤其是带表格和层级标题的文档，切完直接语义断裂。后来我改成按markdown标题层级来做父子分块，就是父块保留整个章节，子块切得更细，检索的时候用子块匹配但把父块内容一起丢给LLM，效果一下就上来了。你提到PDF表格的问题，建议试试把表格行转成自然语言描述再分块，比如“型号A保修期12个月”这种，不然纯文本切分很容易把一行拆成两半。另外chunk_size别死磕一个值，我一般会按文档类型动态调，比如FAQ类用300-500，技术手册用800-1200，还得配合overlap至少10%-15%。还有个思路是检索前先做意图识别，把“A产品的售后政策”这类问题映射到对应的章节ID，直接过滤掉无关域，比单纯靠向量相似度稳很多。你用的递归分割器其实可以改造一下，自定义separator优先级，把标题和换行符权重调高。最后想问问，你的embedding模型是通用的还是领域微调过的？有时候检索不准不全是分块的锅，embedding对专业术语的表达也很关键。

我之前也踩过这个坑，纯靠递归分割对带层级结构的文档确实不友好。你可以试试按Markdown或PDF的标题层级先切块，再把同一标题下的段落合并成一个chunk，这样语义更完整。另外chunk_size别一味求大，配合overlap保留上下文衔接，检索效果会好很多。表格的话，最好单独抽出来转成文本描述，或者按行+表头组合分块，不然向量化很容易丢失结构信息。你目前用的embedding模型是哪个？有时候模型对长文本的区分度不够，也会导致这种误召回。

我之前也踩过这个坑，后来发现问题不一定全在chunk_size上，而是检索时embedding对长文本的语义压缩太狠了。你可以试试按文档的语义边界分块，比如标题层级+段落合并，再用小chunk（200-300字）去召回，这样比单纯调大小管用。另外结构化文档我建议先转成markdown再处理，表格和列表单独提取成带上下文的块，不然chroma很容易只匹配到零散片段。你现在的召回策略是只取top_k还是结合了重排序？不加reranker的话，相关性飘忽很常见。