最近在搭一个基于本地知识库的RAG系统，用的是chunk size 256、overlap 20的固定切法。结果发现，有些长文档里的关键信息被切成了好几块，检索时召回的片段要么缺上下文，要么重复太多，导致LLM生成的内容逻辑混乱。试过加大chunk size到512，但小段落又容易被漏掉。想问问大家，有没有更合理的切分策略？比如按段落语义切？或者先召回再合并？另外，chunk之间的overlap设多少比较合适？最近卡在这了，求指路。