大家用向量数据库做RAG时，chunk大小和重叠到底怎么调啊？

先按文档的标题和段落结构切，再定chunk大小，比固定值靠谱多了，我这么干效果好不少。

我试过用滑动窗口重叠，但关键还是得针对你的问题类型调，跨段落问题得结合多路召回才行。

这题我熟，先按文档章节切，再对没命中的问题做检索回溯，比死磕固定值靠谱。

我之前也踩过这个坑，固定大小真的不靠谱。后来我改成按文档结构切，比如标题、段落、表格各成一块，重叠改成10%-15%，跨段问答的召回明显好了。你可以试试先按语义段落粗切，再对太长的块做二次拆分，这样比纯数字卡点灵活多了。另外，测试集还是得跑，但不用太多，拿20个典型问题去对比不同参数的效果，比瞎猜快得多。

说实话我一开始也卡在这，后来发现固定token数就是个伪命题。你可以试试按文档的语义结构切，比如Markdown的标题、段落边界，把每个二级标题下的内容作为一个chunk，重叠就设个50-100token意思一下。另外跨段落的问题，光调chunk不够，还得看检索策略，比如Milvus里能不能做多向量召回再合并，或者用HyDE先把问题扩展一下再检索。我自己的经验是拿二三十个真实问题当测试集，跑一遍看看漏在哪，比瞎调参数快多了。

我之前也卡在这过，后来干脆放弃固定大小，直接按文档的markdown标题和段落结构去切，效果比硬调token好不少。跨段落的问题本质是语义断开了，chunk重叠只能缓解，真正解法是让每个块保留足够上下文。你试试用递归字符分割器，把标题层级作为边界条件，再配合一个简单的命中率测试集跑几轮，不用太复杂，挑20个典型问题就够判断了。

我之前也踩过这个坑，后来发现固定token数真不如按文档结构来切。你可以试试先按标题或章节分块，再对超长的块做二次切分，重叠设个100左右就够了，这样语义完整性会好很多。

另外跨段落的问题，光调chunk解决不了，最好在检索后加一步重排序，或者把用户问题拆成多个子查询分别检索再合并结果。测试集还是要跑的，但不用太复杂，拿20个典型问题反复调参，比盲目试快多了。

你用的Milvus，可以试试它的分区功能，按文档类型或章节建分区，检索时限定范围，精度会明显提升。纯靠调参很难一劳永逸，得结合你的文档特点来。

建议先按文档的标题和段落层级切，别死守固定token，再配合父子块检索能解决跨段问题。

试过跟你差不多的情况，后来发现固定大小确实容易翻车。我现在是先看文档结构，如果标题层级明显就按章节切，配合小幅重叠，比死磕token数靠谱。跨段落的问题，感觉还得靠检索后重排或者加一层摘要索引来解决。不过说实话，最终效果还是得拿一批典型问题去跑，调参快慢看你对bad case的敏感度。

我之前也踩过这坑，固定size真的不行。后面我是先按文档的标题和段落结构切，比如把每个二级标题下的内容作为一个大块，再用300左右的chunk加50的overlap去递归切，效果明显好很多。另外你说的跨段落问题，其实跟embedding模型的关系也很大，试试bge或者别的中文模型，可能比你调size还管用。测试集还是得建，不用多，挑20个典型问题跑一遍就能看出大概了。