最近在用开源模型搭一个本地知识库问答，向量数据库选的Milvus，模型用的bge-large-zh。但遇到个头疼的问题：文档切块时，chunk大小设256还是512？重叠设20%还是50%？我试了几组参数，发现chunk小了召回的内容太碎片，大了又容易混进不相关的信息。而且不同文档类型（比如技术手册和聊天记录）好像差别挺大。有没有大佬分享下实际项目里的调参经验？或者有没有什么自动化方法能快速找到最优参数组合？先谢过了。
最近在用开源模型搭一个本地知识库问答，向量数据库选的Milvus，模型用的bge-large-zh。但遇到个头疼的问题：文档切块时，chunk大小设256还是512？重叠设20%还是50%？我试了几组参数，发现chunk小了召回的内容太碎片，大了又容易混进不相关的信息。而且不同文档类型（比如技术手册和聊天记录）好像差别挺大。有没有大佬分享下实际项目里的调参经验？或者有没有什么自动化方法能快速找到最优参数组合？先谢过了。
我一般按文档结构来切，技术手册这种按标题层级切，chunk设512效果比256稳，聊天记录反而得切小点，300左右加30%重叠比较合适。你这种多类型混着用的场景，建议先按文档类型分桶，各自跑一组参数对比召回效果，别硬凑一套通用值。自动化的话可以看下ragas或者自己写脚本扫参数，但评估集得先标好，不然调出来的数没意义。
我一般按文档结构切，技术手册512带标题，聊天记录256按对话轮，重叠10%够用。