RAG召回率上不去，是不是我切块方式有问题？

固定窗口确实容易切断语义，建议先按markdown标题和段落切，再配合重排，优先级很高。

固定切块确实容易切断语义，试试按标题和段落结构切，命中率会明显提升。rerank可以后置，先把切块优化好更关键。

固定500字切确实太粗暴了，尤其通用文档里标题和段落逻辑经常被切断，我试过用段落感知切块+按markdown标题分层，召回明显稳一些。建议先看看你检索命中的chunk和答案位置的重合度，如果总是跨段，那问题多半在切块不在排序。Rerank预算有限的话可以先用cross-encoder的小模型，或者干脆拿LLM做一次粗排过滤，比直接换相似度算法性价比高。另外你Embedding模型有没有针对领域微调过？通用模型对专业术语的区分度不足也会让相关段落排不上去。

固定500字符硬切确实容易把完整语义截断，尤其技术文档里一个概念跨好几段的情况。你可以试试按标题层级+段落递归切，LangChain里有RecursiveCharacterTextSplitter配合MarkdownHeaderTextSplitter，效果会好不少。rerank的话，预算有限就先别上，把切块和embedding模型换成中文友好的（比如bge-m3）优先级更高，很多时候召回差是embedding本身语义匹配不行。top_k调大其实治标不治本，前面排序不对，塞再多进去也是给LLM添乱。

固定500字硬切确实容易把答案切散，先按标题段落切再叠个小窗口试试。预算紧就先别上rerank，调好切块优先级更高。

固定切确实容易打断语义，先试试按标题段落切，再补个轻量rerank，比调topk管用。

固定500字符硬切确实容易把完整语义切碎，尤其是标题和正文被分开的情况，排序时噪声会很大。可以试试按标题层级+段落做递归切块，顺便给每个chunk带上所属章节路径当元数据，召回质量通常能明显改善。rerank不是必须的，但预算有限的话优先把切块和embedding模型调好，收益比直接上重排更划算。