最近在做公司内部知识库的RAG，用的pgvector+OpenAI embedding。我按网上教程试了128、256、512、1024几种chunk size，overlap也调过，但检索出来的片段总是差点意思——要么太碎上下文接不上，要么太大把不相关的内容也塞进去。还试过按段落切，但有些表格和代码块会断开。想问下大家生产环境里一般怎么确定chunk策略？是跟embedding模型的最大token数挂钩，还是先跑一遍评测集挑最优？另外有没有必要用langchain那种递归切分器？现在有点懵，感觉这块玄学成分很大……