部署RAG时中文分块总是切碎语义，大家怎么调chunk参数的？

试试按标点符号优先级切分，把。；！？和引号都加进separators，效果立竿见影。

我最近也在折腾这个，bge对长句子的切分确实敏感。建议把separators改成中文标点优先，比如先按句号、分号、感叹号切，再考虑逗号，别让递归分割器默认按字符硬切。另外chunk_size可以试着调到300左右，overlap设个50，配合按段落预分块会比纯字符处理稳很多。工具的话，可以看看LangChain的ChineseTextSplitter，或者干脆自己写个按标点+长度双重判断的逻辑，效果比通用分块器好不少。

我之前也踩过这个坑，中文按字符数硬切真的不行。后来我把separators改成按标点优先级来，比如先按句号分号切，再按逗号，最后才按空格和换行，同时配合正则把《》和引号里的内容当成一个整体保护起来，效果好了不少。overlap确实只能缓解，关键还是得让分块边界落在语义自然停顿的地方。另外可以试下用Jieba先做词法分析，然后按句子聚合，比纯递归切割要靠谱。你用的是LangChain还是LlamaIndex？后者自带的中文分块器好像更友好一点。

试试按标点分层切，把句号分号当硬分隔，再配个正则保住引号和括号里的内容。

我之前也踩过这个坑，中文不像英文按空格切就行。现在用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter，separators从句号、分号、感叹号开始，再退到换行和逗号，效果比默认按字符硬切好很多。另外你那个“第二十一条”被拆的问题，最好在切分前把法律条文这类带编号的段落先单独抽出来，或者用正则做个保护，不然overlap加再多也白搭。顺便问下，你检索之后有做rerank吗？感觉有时候问题出在召回而不是切块上。

我之前也踩过这个坑，中文的标点和语义边界跟英文差太多了。后来我是先用正则按句号、分号、感叹号这些硬切一遍，再对切出来的长句单独做长度判断，超了才用递归分割器兜底，效果比直接调chunk_size好不少。separators我一般会把中英文逗号、句号、分号都放进去，然后优先用句号切，实在不行才退到字符级。另外试试按段落先分块再合并，bge对完整语义段落的向量表达会更稳，overlap确实只能算补救。

中文分块确实不能只靠调chunk_size，bge对句子边界挺敏感的，我最近用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter时把separators设成["\n\n", "。", "！", "？", "；", "，"]，效果比默认好不少，至少能保住完整句子。另外有个思路是先用正则或者jieba做粗切，把文本按段落和句号拆成语义块，再按chunk_size合并，这样overlap基本不用设很大。你说的法规条文这种带引号的专名，最好在预处理时加个保护规则，或者干脆用语义分割模型，比如TextTiling算法，就是速度慢点。你试过用zh_title_enhance或者中文分句工具先做预处理吗？

我之前也踩过这个坑，中文分块真的不能光看chunk_size，关键得按标点和语义边界来断。我后来是用了jieba先做分词，再结合正则把《》、引号这类强关联内容保护起来，最后才按句子切，效果好了很多。递归分割器的话，separators我建议把中文句号、分号、逗号都加进去，优先级按长度从长到短排。工具上可以试试langchain的ChineseTextSplitter，或者自己写个基于spacy的流水线，比硬调overlap靠谱。你embedding用的bge-large-zh，其实对短句更敏感，分块太碎反而影响向量表达，宁可让块稍微长一点，也要保住完整逻辑。

试试按标点符号分段，中文分块别硬切，用jieba或spacy的句子边界识别更靠谱。

试试按标点层级做二次合并，把句号分号当硬边界，逗号做软连接，overlap设成64就够用了。

中文分词还是得靠jieba先切词再拼回句子，或者直接上langchain的ChineseTextSplitter，比硬切靠谱多了。

试试按标点符号分句再合并，或者用jieba先切词，把完整句子当最小单元，比纯调chunk_size靠谱多了。

试试按标点符号优先级切，逗号句号分号当分隔符，比overlap管用多了。之前我也踩过这坑。

我之前也踩过这个坑，中文法律条文特别容易被截断。后来我改成按标点符号（句号、分号）优先切分，再用滑动窗口做overlap，召回率明显上来了。递归分割器的separators建议把中文句号和分号放在最前面，比默认的换行符优先级高。另外可以试试Jieba分词后按语义块合并，或者用LangChain的ChineseTextSplitter，比硬切舒服很多。不过你embedding用的是bge-large-zh，有没有试过直接按句子级别切，然后检索时用父文档召回？感觉对长文本逻辑连贯性帮助挺大。

中文分块确实头疼，我之前用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter时，把separators调成["\n\n", "\n", "。", "！", "？", "；", "，"]，然后chunk_size设成200左右，比硬切512效果好很多。另外你可以试试按标点符号优先级来切，或者干脆用正则先按句号分句，再按长度合并，这样至少保住完整句子。overlap我觉得别超过50字符，不然重复信息太冗余。

之前也踩过这个坑，bge对中文长句确实敏感。我后来是把separators改成按标点切，优先级设为句号、分号、感叹号这些，再辅以50的overlap，效果比单纯调chunk_size好不少。另外可以试试按段落先做粗切，再对每个段落单独分块，避免跨逻辑块。工具上，Langchain的ChineseTextSplitter比默认的递归分割器友好，或者用Jieba做预分词再定边界。想问下你知识库的文本结构是偏规范文档还是口语化内容？这个对策略影响挺大的。

试过递归分割器的话，建议把separators里加进中文标点，像句号、分号、感叹号这些，优先级放在换行前面，这样能保住完整句子。另外chunk_size别固定死，可以设个范围让分割器自己找断点，比如min_chunk_size=200，max=600，比单纯调overlap靠谱些。还有个土办法，对bge这种模型，可以先把文本按段落预切，再对超长段落做二次分割，语义断裂会少很多。工具的话，LangChain的ChineseRecursiveTextSplitter有人改过，但自己写个几十行的正则其实更灵活。

试试按标点分段后再切块，把句号分号当硬分隔符，比单纯调size靠谱多了。

我之前也踩过这个坑，中文分块真不能光看字符数。后来我干脆不用按固定size切了，改成按标点符号和换行做优先分割，像句号、分号、冒号这些，再用递归分割兜底，效果好了不少。还有个小技巧，把法律条文这类带引号的专有名词提前用正则保护起来，避免被切断。overlap确实治标，但设成chunk_size的10%到20%还是能救回一点边界语义的。工具的话可以看看langchain的ChineseTextSplitter，或者试试camelot，但对中文支持也就那样，自己写个简单规则往往最灵活。

我之前也踩过这个坑，中文的标点和句式跟英文差别太大，递归分割器默认按句号切其实很吃亏。后来我改用按段落先粗切，再结合语义相似度做二次合并，效果比单纯调chunk_size好很多。separators的话，我建议把中文分号、冒号、右括号这些也加进去，优先级排在句号前面。另外可以试试Chinese-chunker这个库，专门处理中文长句边界，比通用工具稳。你embedding用bge的话，其实可以考虑按句子切完再做个小窗口的context拼接，检索召回会准不少。

中文分块确实头疼，我后来干脆用按标点符号硬切，先按句号、分号、感叹号断句，再按长度合并，这样至少不会把法规条款拆开。separators里可以试试把中文标点加全，像“。；！？”优先级调高点，递归分割时能保住完整句子。overlap其实可以设大一点到100，但本质还是靠切分策略，你用的bge-large-zh对短句敏感，试试按语义段落分块，别死磕固定chunk_size。工具的话，LangChain的ChineseTextSplitter或者Jieba分段都比默认的强，但效果还得看你知识库的具体结构。