大家用向量数据库做RAG时，chunk大小和重叠到底怎么调啊？

我一般会按文档结构切，比如手册里的章节标题当自然边界，500 token 硬切很容易把“对比说明”拆散。跨段落问题答不全，很多时候不是 chunk 太小，而是检索只取 top1，可以试试多召回几段再让模型合并。1000 token 太糙的话，不是长度问题，是没做 overlap 或者没按语义切。没有测试集就只能拿十几个真实问题反复试，命中率比感觉靠谱。

我之前也卡在这，后来发现关键不是死磕固定值，而是按文档结构切。技术手册里“A功能和B功能的区别”这种问题，答案往往横跨两个小节，可以试试按标题层级先切大块，再在大块内做小chunk，检索时把同属一个父级的chunk一起召回。重叠别只设50，跨段问题可以拉到100-150，但前提是别让噪声进来。最后还是得拿十几条真实问题跑召回率，光凭感觉调基本是玄学。

我之前也卡在这，后来发现光调chunk没用，得看你的embedding模型对长文本的语义压缩能力。500 token跨段问题确实容易丢上下文，可以试试按文档标题层级切，比如每个小节单独成chunk，再给chunk前面拼上所属章节标题，检索时语义匹配会准很多。重叠50其实偏小，跨段问题可以拉到100-150试试。另外Milvus里可以存原始段落位置，检索后做邻居扩展，把前后相邻chunk也捞回来一起喂给LLM，比单纯调大chunk更管用。

分块这事真得拿测试集跑，我一般按标题切再合并小段，跨段问题少很多。

刚入门，这个对我帮助很大。

跨段落问题确实头疼，我后来改成按文档结构切了，比如按标题分块再控制每块不超过800 token，重叠留个100左右，效果比纯固定长度好不少。不过你这种“A和B区别”的问题，光靠chunk调优可能不够，得在检索阶段加个多路召回或者让模型先拆子问题。经验法则真没有通用的，还是得拿十几条典型query建个小测试集跑一跑，看命中率再反推参数。