RAG系统里文档切得太碎，Agent调用时上下文总丢怎么办？

我们团队也踩过这个坑，512确实太激进了。后来我们改成按文档原有章节或语义段落来切，不强求固定token数，再配合一个小的摘要索引，这样Agent能先定位到哪个章节有答案，再取整段内容。另外你提到的多轮检索，我们试过让Agent先发个粗粒度查询拿回候选段落，再根据这些段落补一个细粒度查询，上下文丢失的情况少了很多。切块粒度真不是越大越好，核心是让每个chunk自带足够上下文线索，必要时可以在切块时把标题和前后文摘要拼进去。

试试父子分块加个摘要索引，先粗检后精读，上下文和精度都能保住。

说实话你这问题我太有共鸣了，之前做内部知识库Agent时也被512切块坑惨过，后来发现压根不是chunk size的锅，而是检索策略太单一。我现在用的办法是双路召回，小段落（256-512）用来做精确匹配找证据，同时按文档的标题层级把大章节（比如整个配置流程那块）也塞进索引，Agent需要完整上下文时直接去调大块内容。另外你提到“多轮检索”，我试下来最有效的是让Agent先根据用户问题拆出几个子问题，分别去检索再拼接，而不是指望一次top-k就能拿全。还有个小技巧，把文档里那些“步骤1、步骤2”或者“首先、然后”这类序列词做成元数据标签，检索时优先匹配带这种结构标记的块，上下文断裂的概率会低很多。不过说实话，如果文档本身有清晰的Markdown结构，直接按标题递归切分比固定token数靠谱得多，你可以试试用unstructured库按语义边界切，配合一个重排序模型，精度和完整性都能兼顾。

我踩过类似的坑，后来改成按标题层级切，再给每个chunk补一句所属章节路径，效果好了不少。检索时可以先把相邻块一起召回，让模型自己判断要不要用，别一开始就把上下文掐断。另外小chunk检索、大chunk喂给Agent这种两段式也挺常见，你可以试试。

我也踩过这个坑，512确实太碎了，后来改成按标题层级切，每个chunk带上父级标题路径，效果好了不少。另外可以试试小块检索、大块喂给模型，就是命中的小块往外扩一圈拼成完整段落再塞进上下文。还有个思路是让Agent在检索时做多轮query改写，第一轮找不到就换个说法再搜一次，别让它一次没中就硬编。

我们也踩过这个坑，后来改成先按文档标题层级粗切，再用小窗口细切，检索时把父级标题和相邻块一起塞给模型。关键不是单块多大，而是让Agent能拿到“这一段属于哪一节”的路径信息。另外可以试试让检索返回top3块后再做一次重排，把跨段落的上下文拼回去，比单纯调chunk size管用。