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，后来发现单纯调chunk_size真不如先保住文档结构。你可以试试按markdown标题或PDF的章节层级来切，再把每段开头带上父级标题当上下文，检索效果会稳很多。另外表格这种结构化内容建议单独抽出来存成key-value对，别跟正文混着切。你用的是递归分割的话，记得把separators里加上换行和标题符号，优先级调高一点。不过说实话，有时候还得看你的embedding模型对长文本的敏感度，要是模型本身不行，分块再合理也白搭。

试试按标题层级切成语义块，表格单独提取成JSON存，实测检索准不少。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size没用，结构化信息丢了检索就是会跑偏。建议你先试试把markdown标题或者PDF的章节层级保留下来，用那种按标题递归切分的方式，让每个chunk自带上下文。表格的话最好单独抽出来转成key-value的文本描述再入库，不然向量化出来全是乱码级相似度。另外可以给每个chunk加个元数据字段存父文档标题，检索后做个重排，能救回来不少误召回。

试试按Markdown标题切块，保留层级关系，再配合metadata过滤，能明显减少跨主题误召回。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size真没啥用。后来改成按markdown标题层级切分，再把每段前面拼上父标题的路径，检索准了不少。PDF表格的话，建议用unstructured或者pdfplumber先转成带结构的文本，不然光靠字符切很容易把表格内容切碎。另外可以试试把检索结果做个重排序，比如用bge-reranker，能过滤掉不少不相关的片段。

结构化文档建议用布局感知切分，表格和标题层级保住，再按语义段落合并，召回会稳很多。

试试按markdown标题切块再合并段落，表格用unstructured解析成文本，chunk_size调到500带overlap，检索前加个rerank。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size真的没用。后来我把Markdown标题和表格结构保留下来，按层级把内容切进对应的小块里，效果立竿见影。你试试用unstructured或者markdown-header分裂器，PDF的话先转成带结构的文本再分，别直接用字符硬切。另外可以给每个chunk加上父级标题的元数据，检索时做个简单的rerank，把不相关的段落过滤掉，比单纯调参靠谱多了。

我之前也踩过这个坑，后来发现光调chunk_size没用，关键是保留文档的层级信息。你可以试试把MarkdownHeaderSplitter跟递归分割器结合，这样标题能带进metadata里，检索时按标题加权，命中率会高不少。另外如果PDF表格多，建议先按表格区域切块，别让文字跟表格混在一起，不然语义很容易跑偏。你那个“A产品售后”的问题，也可能是query本身太短，可以加一层HyDE或者多查询改写，先把问题扩展一下再去检索，效果会明显些。

我也踩过这个坑，光调chunk_size真没用，后来改成按markdown标题层级切块，再把表格单独拎出来做结构化存储，检索准了不少。你可以试试先做段落合并，把同一标题下的内容拼一起再分，不然语义被切碎了。另外embedding模型对长文档的区分度也影响很大，有条件换个更强的模型对比下。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size没啥用，后来发现是标题层级被打散了。你可以试试按文档结构走，比如markdown header或者PDF的标题样式来切，再不行就搞个段落合并，把同一个小节的内容先拼一起再分。另外检索那边也可以加个rerank，不然光靠向量相似度确实容易跑偏。

试试按markdown标题切块再合并子段落，表格单独成块，效果会好很多。

结构化文档直接用unstructured库解析，保留层级后按章节分块，检索准多了。

我之前也踩过这个坑，纯靠调chunk_size真的解决不了结构问题。你可以试试按Markdown标题或者PDF的文档结构来做父子分块，父块保留上下文，子块做检索，这样召回时能带出更准确的层级信息。另外对表格这种，建议单独抽出来做成摘要块，不然切碎了语义全丢了。你用的递归分割对代码还行，但对这种强结构化内容确实不够友好，可以看看unstructured或者按版面分析预处理一下。

试试按markdown标题切分再配合父子分块，小chunk召回大chunk给模型，能保留上下文。

遇到过一模一样的坑，后来发现问题可能不在分块本身，而在检索环节。你试试把chunk_size调小到200-300，同时overlap设50左右，这样能减少跨段落语义污染，但治标不治本。

真正有用的做法是给分块加“上下文锚点”。比如用langchain的MarkdownHeaderTextSplitter，把标题层级作为metadata塞进每个chunk里，检索时用SelfQueryRetriever按标题过滤，这样“A产品”的查询就不会命中“B产品”的内容了。PDF表格的话，先转成markdown再切，比直接切文本稳定得多。

另外你提到段落合并，这个思路是对的，但别盲目合并。可以先用规则识别出“标题+正文”结构，把属于同一小节的段落拼成一个chunk，而不是把整章都塞进去。我试过用unstructured库的partition_pdf，它对表格和多级标题的识别比纯文本切割靠谱很多，代价是速度慢一点。

最后，如果检索还是飘，检查一下embedding模型是不是太弱。换bge-large或text-embedding-3-small，配合重排（比如bge-reranker），精度能提升一大截。分块策略永远没有银弹，得结合你的文档类型和query习惯迭代调。

这个思路不错，收藏了。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size真没啥用，后来发现关键是把标题层级和段落结构一起保留下来。你可以试试按Markdown或者HTML的heading来切分，或者用unstructured库先解析PDF，把表格和列表单独提取出来。另外，检索的时候加个metadata过滤，比如把章节标题存进去，这样能大幅减少跨主题的误召回。

我之前也踩过这个坑，尤其是带多级标题的PDF，纯按字符切分等于把文档结构打碎了。后来试了按markdown标题层级递归分割，效果立竿见影，至少能把同一章节的内容圈在一起。但光这样还不够，如果表格和正文混排，还是得先做版面解析，把表格单独抽出来转成文本或者键值对，再决定是跟上下文合并还是独立成块。

另一个我踩出来的经验是，chunk_size真的不是越大越好，我之前设成2000，结果检索出来的片段经常跨了两个主题，反而干扰embedding的语义。现在习惯先按段落边界切，再结合领域词做“语义完整性校验”，比如A产品售后这种名词短语，如果被切碎就合并回去，你可以试试加个简单的规则。

不过话说回来，你问“B产品维修流程”这个现象，除了分块，也可能跟召回策略有关——chroma默认的相似度阈值太低，或者embedding模型本身对长尾实体不敏感。你试试把top_k调小一点，再加个rerank步骤，可能比单纯调分块见效更快。

我最近在搞一个混合方案，就是先按标题切，然后再用滑动窗口做重叠，窗口大小设为标题块的四分之一，这样既保留结构又有点上下文冗余，目前看检索精度提升了一截。但说实话，PDF里的复杂表格还是很难搞，你要是找到好方案记得回来分享下。

我最近也在折腾这个，试了一圈下来感觉纯靠调chunk_size真的治标不治本。你说的标题/段落结构丢失问题我深有体会，后来换了个思路，先用规则把文档按标题拆成语义块，再对每个块内部做递归分割，检索精度明显上来了。另外对PDF表格这种，我是单独抽出来转成markdown格式，再和邻近段落合并成一个chunk，不然表格内容被切碎后检索出来根本没法看。还有个比较取巧的办法，就是把章节标题拼到每个chunk的开头作为前缀，这样即使检索到中间段落，也能让向量模型感知到上下文主题。不过说实话，分块策略这东西真得结合你的具体文档结构和查询模式慢慢调，我这边调了大概两周才稳定下来，你可以先试试把chunk_size调到500左右，overlap设成50，如果还不行再考虑按语义段落合并。对了，你检索用的embedding模型是什么？有时候问题不在分块，而是向量表示本身就没把“售后政策”和“维修流程”区分开。

我之前也踩过类似的坑，后来发现单纯调chunk_size不如先清洗文档结构。你可以试试按Markdown标题层级做切分，把每个二级标题下的内容作为一个大块，再结合滑动窗口做重叠，这样能保住上下文。另外PDF表格的话，最好先转成HTML或结构化文本再处理，否则检索时向量会乱。你现在的embedding模型是不是对长文本不太友好？我之前换了个更擅长语义匹配的模型，精度提升挺明显的。