最近在搭一个基于知识库的问答Agent，用的是经典的RAG流程（向量检索+重排+LLM）。但遇到一个很头疼的问题：把PDF/Word按固定chunk_size（比如512）切分后，很多上下文被拦腰截断，导致召回时经常匹配到不完整的段落，尤其涉及多轮对话或长文档推理时，答案质量明显下降。