RAG检索到的内容太碎，Agent回答总是断章取义怎么办？

你这个512配top_k=5确实容易出碎片，我之前也踩过这个坑。后来发现关键不是单纯调chunk size，而是得让切块带上语义边界，比如用递归切分加段落重叠，或者按标题层级来切，别硬按token数砍。另外检索完可以加一层重排，把相邻或同源的chunk合并回完整段落再喂给模型，这样断章取义会好很多。top_k也别固定5，可以先用小k召回再动态扩展到上下文窗口，配合MMR去重。还有个思路是把chunk的元数据里存上父级段落id，检索命中后回查原文补全上下文，比单纯放大chunk更管用。你试过用LLM做一次chunk合并或摘要吗，有时候让模型先整理再回答效果挺明显的。

我之前也踩过这个坑，后来发现光调chunk size治标不治本。你可以试试按语义边界切，比如用递归分割配合标题层级，别硬切512。另外检索后加一步上下文扩展，把命中chunk的前后邻居也拉进来一起喂给模型，能明显缓解断章取义。top_k也可以结合rerank动态筛，别固定5个。