用向量数据库做RAG时，chunk大小到底怎么定？试了好多都不理想

你这情况太真实了，我当初调chunk也差点调吐。我的经验是别死磕固定长度，先按文档结构切，比如Markdown标题或者代码的类/函数边界，然后再对切出来的片段做二次截断，overlap设个10%-20%就够。另外embedding模型也有影响，像bge这种对长文本不友好的，建议chunk上限控制在300-400 token，代码和论文确实得分开，代码按逻辑块，论文按小节，效果会明显好一截。

先按文档结构粗切再按语义微调吧，代码和论文的边界差异太大，固定size确实不靠谱。

试试动态chunking，按标题和代码块先分再调overlap，我们跑代码库效果比固定长度好不少。

之前搞过一阵子这个，固定字符数确实容易翻车，后来我改成按语义段落切分，再配合200-300的overlap就顺多了。不过代码和论文真得分开对待，代码我习惯按函数或者类来切，论文就按章节和段落走。另外你embedding模型的最大token数也很关键，超过模型上限再调chunk也没用。建议试试先按结构粗切，再根据检索效果微调overlap，别一上来就死磕字符数。

我之前也卡在这块好久，后来发现chunk size真得跟着embedding模型走，比如bge或者OpenAI的text-embedding-3-small，他们训练时对文本长度有偏好，512对某些模型可能就超了。overlap我一般设成chunk的10%-15%，主要用来保住边界语义，但别贪多，不然检索出来重复内容太多。代码和论文确实得分开，代码按函数或类切，论文按章节+段落，而且代码的overlap可以小点，因为结构性强。另外你可以试试先把文档做一下结构清洗，去掉无关噪音再切，效果比死调参数明显。