最近在搭一个简单的RAG系统,用的LangChain + OpenAI embedding,主要处理一些技术文档(每篇大概2-8页)。文档切块这块卡了好几天了,试了256、512、1024这三种chunk size,结果都不太理想——256的时候召回太碎片,很多上下文丢了;1024又感觉检索匹配不精准,经常返回一堆无关内容。还试了overlap加50和100,效果也没明显改善。
想请教一下大家,chunk size和overlap有没有什么通用经验?或者有没有根据文档类型动态调整的思路?我现在有点懵,感觉网上教程都说得太理想了,实际调起来完全不是那么回事……先谢谢了!