RAG实战：文档切分比向量模型更决定成败

这个重叠窗口和语义边界检测的思路很实用，我之前也是固定切分踩了不少坑。想请教下，对于表格和代码混合的文档，你是完全按Markdown标题切，还是会在代码块内部也做一层语义分割？我现在遇到的问题是，代码块里的注释和实际逻辑经常被切到不同片段里，召回时总丢关键信息。

这个重叠窗口和语义边界检测的思路确实很实用，我之前也踩过类似坑，固定512切分遇到长代码块直接把函数逻辑拆散了。想

问下你基于Markdown标题递归切分时，如果遇到多级标题嵌套或者标题下内容差异很大的情况，是怎么处理边界优先级的？

这个分享太真实了，我最近也在折腾RAG，感触一模一样。之前一直觉得是embedding模型不够强，换了好几个，召回率纹丝不动，后来才发现是chunk切得稀碎，尤其是代码片段和表格，切完基本就是语义垃圾。

你提到用递归切分配合Markdown标题，这个思路我最近也在试，确实比固定token好太多。不过我有个疑问，重叠窗口设128token会不会在某些场景下引入太多冗余？比如处理特别长的段落时，重叠部分可能把前后不相关的信息强行粘在一起，反而干扰检索？我目前用的是64token重叠，但感觉对跨段落的上下文衔接还是不够，尤其是那种段落之间逻辑递进很强的文本。

另外想问问，你遇到表格和代码块是怎么处理的？我现在是强行把它们单独拎出来，用特定的分隔符标记，然后整个块作为一个chunk，但这样有时候块太大，超出模型窗口。你有没有试过对表格做结构化压缩，比如转成摘要文本再切？我总觉得直接丢进去效果不好，但又找不到更好的办法。

还有个小发现，chunk切分的顺序其实也有影响。我试过先按段落切，再对长段落做二次切分，比一次性全切完召回更稳定。不知道你那边有没有类似的体会？感觉RAG这活儿，细节真是抠不完。

说到我心坎里了。之前我也踩过同样的坑，一上来就调bge和text2vec各种模型，折腾半天召回率纹丝不动，后来发现是切分把代码块和表格拦腰截断了，尤其是一些带缩进的yaml配置，切完直接语义崩坏。我现在的做法跟你类似，但有个细节想补充：对于带表格的PDF，光靠段落切分还是不够，我试过先用unstructured库做布局检测，把表格单独拎出来做整块保留，再按markdown标题递归切，效果比纯LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter好不少。

另外你说的128token重叠确实是个好参数，不过我发现对代码和自然语言要区别对待。代码里函数定义和注释之间如果重叠太大，反而会引入无关上下文干扰检索。我现在对代码文件用50token重叠，对文档用100-150，分开配置。还有一点，语义边界检测我试过用spacy的句子边界识别来辅助切分，但中文的句号分句在长文本里容易把逻辑链条打断，后来改用按换行符和缩进层级做第一轮粗切，再用长度限制做第二轮微调，召回率又从89%往上提了3个点。

你提到的“隐藏BOSS”感同身受，现在每次搭新系统我都花最多时间在切分策略的迭代上，embedding反而就试两三个主流模型就定了。想问一下，你这边有没有遇到切分后索引膨胀得太厉害的问题？我128重叠后索引体积涨了快一倍，虽然召回好了但检索延时也上去了，正在纠结要不要降重叠度换速度。

重叠窗口这个点确实被很多人低估了。我去年在搞一个技术文档的RAG，固定512切分，代码片段和表格基本全废，检索出来的片段要么缺前半段要么漏后半段，LLM根本没法理解上下文。后来换成按章节和代码块边界切，重叠设到200，命中率直接从六成跳到八成五。不过有点想跟你探讨的是，递归切分在处理嵌套Markdown标题时，有时候层级一深，比如四级标题下的内容，LangChain的RecursiveChar默认分隔符列表会把\n\n和\n混着切，导致一个完整的列表项被拆开。我后来是改了分隔符优先级，把\n\n放最前面，再搭配自定义的正则去识别代码块起始行，才勉强稳住。

另外你说Hit Rate从65到89，这个指标是精确匹配还是语义匹配？我这边发现切分策略对Hit Rate的提升更多体现在召回的前K个结果里，但一旦涉及跨段落的逻辑推理，比如“参数A影响B，而B在另一节有详细配置”，切分太碎的话Top-5里可能只出现B的定义，A的引用却丢到后面去了。这时候是不是还得结合reranker做二次筛选？还是说在切分阶段就把关联段落用某种方式聚合起来，比如对表格和紧跟在后面的说明文本做强制拼合？

还有那个128的overlap，我试过不同长度，发现如果chunk本身比较长，比如超过1500token，128的重叠对上下文恢复帮助有限，反而会增加索引体积。有没有尝试过动态重叠比例，比如根据chunk长度按10%算？或者对表格和代码块单独设重叠策略？

重叠窗口这块确实是很多人的盲区。固定512token切分遇到跨段落的逻辑链直接断裂，尤其是表格和代码块，你那边用了128token重叠，我这边试过96和256，最后发现其实跟文档类型强相关。技术文档和代码混排的场景，256token重叠反而容易引入噪声，导致检索时相似度被无关片段稀释。

你提到的递归切分基于Markdown标题，这个思路我认同，但有个坑：有些文档的标题层级本身就不规范，比如二级标题下直接跟三级标题，中间没有正文，递归切分会把两节内容强行合并。我后来在LangChain的RecursiveChar基础上加了一层后处理——根据段落首句的关键词密度做二次分割，比如遇到“如图X所示”或“综上所述”这类明显属于承上启下的句子，强制保留在前一个chunk里，Hit Rate又提了4个点。

另外语义边界检测这块，我试过用MiniLM做边界分类器，但延迟太高。后来发现直接用句号、分号、冒号配合正则做软边界，再结合Embedding的余弦距离变化率来判断语义是否断裂，效果反而更稳。你那边有没有试过用文档结构树（比如PDF的段落bbox）来辅助切分？有时候格式信息比纯文本更有用。

你这篇分享太对我胃口了，正好最近也在折腾RAG的召回率问题。我一开始也是死磕Embedding模型，换了好几个开源的，结果Hit Rate卡在70%上不去，后来才发现是切分策略的锅。你提到的“固定512token切表格和代码块”这个痛点，我深有体会——之前切一个markdown表格，直接把表头和数据分成两个chunk，检索时模型根本不知道“价格”对应哪一列。

不过我有个疑问想请教：你提到基于段落和Markdown标题的递归切分，具体是怎么处理多层嵌套的？比如一个h1下面有多个h2，每个h2里又有代码块和列表，我试过按标题层级递归，但遇到代码块里包含空行时，递归逻辑容易乱。另外，重叠窗口128token这个数值，你是根据文档类型试出来的，还是有什么经验公式？我试过不同重叠大小，发现对英文代码文档，64token就够，但对中文技术文档，128token才能保证上下文连贯，但偶尔会引入无关内容导致噪声。

还有一个补充观察：我试过在切分后给每个chunk加一个“段落类型”标签（比如“代码块”、“表格”、“普通正文”），检索时根据查询类型加权，比如用户问“API怎么调用”就优先召回代码块，但效果时好时坏。你在这方面有没有踩过类似的坑？

你这帖子真说到我心坎里了。我最近也在折腾RAG，一开始也是迷信各种SOTA向量模型，结果召回率卡在60%上不去。后来把日志打出来一看，好家伙，好多文档被切成了一段段前言不搭后语的碎片。比如一个技术方案里“性能指标”和“优化方法”被硬生生拆到两个chunk里，检索时只命中一半，回答自然就胡言乱语。

你提到的递归切分和重叠窗口我最近也在试。不过我有个困惑：文档里经常有那种连续的大段代码，比如一个完整的SQL查询或Python函数，用LangChain的RecursiveChar按换行符切，有时还是会把for循环的括号给切断。你有没有在代码块里尝试过按缩进层级或者函数签名来做边界检测？或者有没有什么轻量级的启发式规则，比如检测到def或class开头就强制作为新chunk起点？

另外，你提到的Markdown标题切分，我遇到一个实际问题：有些文档的标题层级特别乱，比如二级标题下直接跟四级标题，中间跳级了。这种你是在解析阶段先做标题规范化，还是干脆放弃层级，直接按标题号硬切？我试过前者，但处理成本有点高，后者又容易把内容扔错父级。想听听你实际踩坑后的做法。

重叠窗口这块确实是被低估的细节。我去年在搞一个合同条款解析项目，固定512切分+无重叠，结果“但甲方有权”这种转折词经常被切到另一个chunk里，召回时语义直接断裂。后来换成基于章节标题的递归切分+192token重叠，命中率涨了20%不止。不过有个坑得提醒一下：重叠太大容易引入噪声，特别是金融文档里那些数字密集的段落，重叠部分如果刚好把两个不同条款的数值拼在一起，向量相似度反而会被带偏。

另外你提到的语义边界检测，我是直接用spaCy的句子边界解析器配合正则，先按标题分块，再对每个块做句子级切分，最后用min_chunk_size兜底。这样代码块和表格基本能保住完整性。LangChain那个RecursiveChar虽然好用，但遇到多级嵌套的Markdown标题，有时候会优先按标题切，导致同一层级的内容被拆得太碎——我后来改成先按段落切，再对超长段落做二次分割，overlap只加在段落边界上。

还有个点想请教：你在做chunk切分时，有没有考虑过给不同区块（比如表格、代码、正文）分配不同的embedding权重？我在试验一种加权拼接策略，表格部分用专门训练的embedding，正文用通用模型，但目前效果不太稳定，想听听你的思路。

你说到点子上了。文档切分确实是RAG系统里最容易被低估的环节，我做过的几个项目里，至少有一半的召回问题最后都追溯到源头——文本被切得支离破碎，而不是向量模型不够强。你提到的固定512token切分遇到表格和代码块直接腰斩，我深有体会。去年做金融文档问答，季报里的合并利润表被切成两半，上半段是营收和营业成本，下半段是利润总额，用户问“毛利率多少”，结果召回的是上半段和下半段各自独立的内容，向量相似度根本对不上，因为“毛利率”这个词在文本里压根没出现，只有数字和项目名称。后来改成按表格结构整体保留，哪怕表格占2000token也不切，配合元数据标记表格类型，召回率直接从58%跳到82%。

关于RecursiveCharacterTextSplitter，我补充一点实际调参经验。默认separator优先级是按换行符、句号、逗号、空格、字符这样降序，但中文文档里逗号和句号经常混用，而且Markdown标题的语义边界比句号更强。我一般把separator列表设为["\n## ", "\n### ", "\n\n", "\n", "。", "！", "？", "；", "，", ""]，注意把二级和三级标题放在最前面，因为很多文档的章节结构就是靠标题划分的。还有一个坑：如果文档里存在无标题的纯段落，递归切分会退回到按句号切，但中文句号有时被用作列表项的分隔符（比如“1. 内容。2. 内容。”），这时候切分会把列表项拆开。我的做法是在预处理阶段先把列表项用自定义分隔符包裹，比如把“1. 内容。2. 内容。”改成“1. 内容。|2. 内容。”，然后在separator里加上“|”作为分隔符之一。

你提到的重叠窗口128token，我试过从64到256的不同值，发现最佳值跟文档的语义密度有关。技术文档里术语密集，128token的重叠能保证上下文连贯，但如果是叙事性文本（比如新闻通稿），256token重叠反而引入噪声——因为重叠部分可能包含不相关的背景信息。我后来改用动态重叠，根据段落长度调整：段落长度小于200token时重叠50%，大于500token时重叠20%。这个策略在混合类型文档上表现稳定。

关于Query改写，我踩过一个更深的坑。用户问“去年的营收”，LLM补全成“2023年第四季度营收”后，向量检索到的是包含“2023年”和“第四季度”的片段，但财报里可能只有“2023Q4”这个缩写，向量相似度依然偏低。后来我改成两阶段改写：第一阶段用LLM做语义补充，第二阶段用同义词表做形式扩展（比如“2023年第四季度”扩展为“2023Q4”、“FY2023 Q4”、“2023年10-12月”）。这个同义词表是从历史Query和文档中自动挖掘的，每周更新一次。效果立竿见影，Hit Rate又提了7个点。

现在回答你提的两个问题。第一个，平衡Chunk大小与检索精度。我试过固定512、768、1024三种大小，结论是：没有最优大小，只有最优策略。在智能客服场景（用户问“退款怎么操作”），512token足够，因为答案通常在一个段落内。但在法律合同审查场景（用户问“违约责任条款有哪些”），答案可能横跨多页，1024token都不够。我最终采用分层Chunk策略：按文档结构（章节标题）切分出大块（比如2000token），再在每个大块内按段落切成小块（比如256token）。检索时先用小块做粗召回，再用大块做上下文补充。这样既保证了精度，又保留了上下文。动态Chunk我尝试过基于语义完整性（比如用BERT的句向量检测段落边界），但计算开销太大，生产环境扛不住，最终放弃。如果你的场景对时延不敏感（比如离线处理），动态Chunk是值得探索的方向。

第二个，Re-rank环节的选择。我比较过Cross-Encoder和Cohere的rerank API。Cross-Encoder我用的是ms-marco-MiniLM-L-6-v2，单次推理延迟约8ms（在T4 GPU上），批处理32条时延迟约50ms。Cohere的rerank API延迟约100-200ms（取决于网络和批次大小），但效果略好，尤其在处理长文本时，Cohere对段落结尾的截断信息更敏感。延迟取舍取决于你的业务场景：如果QPS小于10，Cohere完全可行；如果QPS大于50，必须上Cross-Encoder，而且最好用ONNX量化加速，延迟能压到3ms。我现在的生产方案是双路rerank：先用Cross-Encoder快速筛选出Top50，再用Cohere对Top10做精排，这样既控制了成本又保证了质量。还有一个细节：rerank模型的输入长度限制。Cohere最长支持512token，Cross-Encoder一般是128-512token。如果Chunk超过512token，需要先做截断或滑动窗口，否则rerank会丢失关键信息。我通常把Chunk长度控制在384token以内，给rerank留出余量。

你提到的行业趋势，我补充一个视角。Agentic RAG和Graph RAG确实是未来方向，但当前阶段，文档治理的优先级远高于模型选型。我见过一个团队花三个月微调Embedding模型，召回率只提了3个点，后来花一周优化文档解析（比如处理PDF中的旋转表格、扫描件OCR后段落合并），召回率直接提了15个点。数据预处理不是“脏活累活”，而是RAG系统里ROI最高的环节。具体来说，我认为文档治理有三个层次：第一层是格式归一化（PDF转Markdown时保留表格、列表、代码块的结构），第二层是元数据注入（文档来源、章节层级、更新时间、语言类型），第三层是知识关联（通过共现关系或引用关系建立文档间的链接）。第三层做得好，甚至可以部分替代Graph RAG，因为图结构本质上就是对关联关系的显式建模。

最后分享一个我最近在做的实验：基于文档结构的自适应切分策略。具体思路是先用一个轻量级模型（比如FastText）对文档片段做分类，识别其类型（表格、代码、自然段落、列表），然后针对不同类型采用不同的切分规则。比如表格类按行切分，代码类按函数切分，自然段落按语义边界切分。这个策略在混合类型文档（比如技术白皮书）上效果显著，Hit Rate比统一切分高了11个点。如果你们感兴趣，我可以把实验细节整理成代码片段发出来。总之，RAG的工程化没有银弹，但把数据预处理做到极致，能解决90%的问题。别急着上新技术，先看看你的文档切分是不是还停留在“一刀切”阶段。

确实，重叠窗口和语义边界这块太容易被忽略了。我之前也是固定512切，碰到大段的JSON配置文件直接懵了，召回出来全是断的。后来换了按段落和标题层级动态切，重叠设到64，效果稳多了。不过想问问，代码和表格混排的文档你们一般怎么处理？我试过分块后加元数据标记，但偶尔还是会把函数体和注释切散。

同感，之前用固定长度切分，代码块被截断后检索出来的东西完全没法用。后来试了按Markdown标题分层切分，确实召回率提升明显。

想问下那128token重叠窗口是怎么确定的？我试过50和200，效果都不太稳定，是跟文档类型有关还是有别的调参思路？

看到这篇帖子，我很有共鸣。作为同样从零搭过RAG系统、经历过“召回率死活上不去”痛苦阶段的人，我非常认同你的核心观点：文档切分策略确实是RAG落地中决定成败的“隐藏BOSS”。但我想从一个稍微不同的角度切入——你的分析已经非常扎实，我补充一些在工业级场景下的实战细节和反面案例，以及你对“黄金三角”和未来趋势的思考，我有些不同看法可以探讨。

先聊切分。你提到的固定512token切分遇到表格或代码块直接“腰斩”，这个场景我太熟悉了。去年我们做金融财报分析系统，PDF里大量表格和嵌套列表，用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter默认参数（按\n\n、\n、空格、字符顺序切），结果一个财务三张表被切成七八段，检索时“营业收入”和“净利润”散落在不同chunk里，LLM生成答案时要么缺上下文，要么幻觉。后来我们做了两件事：第一，用自定义分割器，separator优先级调整为“Markdown标题 > 段落空行 > 句子边界 > 代码块边界”，并且对Markdown标题做正则匹配，遇到“## 财务数据”这种，强制作为chunk起始点；第二，对表格结构做特殊处理，用pandas解析后转成Markdown格式的文本块，再按行数阈值切分，确保一个完整表格不会被拆开。这样调整后，针对结构化文档的Hit Rate从62%直接跳到87%。但代价是chunk大小分布极不均匀，有的表格块可能2000 token，有的纯文本段落只有200 token，这对向量检索的batch处理不太友好，需要通过padding或动态调整检索时的top-k来弥补。

你提到的重叠窗口（Overlap）是精髓，但实践中我发现一个陷阱：过大的overlap会导致chunk之间语义冗余，检索时一个query可能命中多个语义相似的chunk，增加rerank压力。我们做过实验，128 token overlap在英文文档上效果很好，但中文文档（尤其是古文或法律条文）由于分词粒度不同，overlap设成64 token反而更好。建议你针对自己的语料做一组消融实验，从32到256 token每隔32测一次Hit Rate和MRR，找到拐点。

关于Query改写，我完全同意你的判断。但我想补充一个更底层的问题：很多团队在Query改写上花太多力气，却忽略了“文档元数据”这个杠杆。比如你提到的“去年的营收”，如果不做元数据过滤，即使Query扩写为“2023年第四季度营收”，向量检索依然会召回所有包含“营收”的chunk，包括2020年的数据。我的做法是：在切分阶段，把文档的标题、层级、时间戳、文档类型作为元数据注入每个chunk的metadata中；检索时先用元数据做预过滤（比如只检索2023年的文档），再对过滤后的chunk做向量检索。这在时间范围明确的查询中效果极其显著。你提到的HyDE，我们试过，但延迟增加明显，且对短query（小于3个token）的扩写质量不稳定。个人建议HyDE只在query长度不足5个token且领域术语明确时才启用，否则用简单的同义词替换或基于领域词典的扩写更鲁棒。

回答你提出的两个问题。

第一个关于Chunk大小与检索精

度的平衡。我们生产环境最终采用了一种“自适应chunk”策略，但不是动态切分——那太复杂且不可控。我们的方案是：先以段落为单位切分，然后对每个段落做语义完整性检测（用预训练模型判断是否包含完整句子或列表），如果段落太长（超过512 token），再用滑动窗口按句子边界切分，overlap设为64。这样chunk大小在128-512 token之间分布，但对长文档（如技术报告）会生成大量chunk。后来我们发现，检索精度并不直接取决于chunk大小，而取决于chunk内信息的“主题一致性”。所以我们现在更看重聚类的效果：切分后用Sentence-BERT对chunk做聚类，同一个聚类内的chunk即使物理上不连续，也可以在检索时合并召回。这算是介于固定切分和动态切分之间的一种折中方案，实现成本低，效果稳定。

第二个关于Rerank的选型。我们做过详细对比。Cohere的Rerank接口延迟约200-400ms（取决于候选集大小），但效果稳定，尤其对长文本（512 token以上）的排序准确率优于Cross-Encoder。但问题是Cohere是API调用，有网络开销和成本。Cross-Encoder我们用的是BAAI/bge-reranker-v2-m3，本地部署，单卡A10上batch size=16时延迟约50ms（候选集100个），效果在中文场景下略低于Cohere（约2-3个点的NDCG@10差距），但胜在可控和低成本。我的建议是：如果候选集在50个以内，用Cross-Encoder足够；如果超过100个且对延迟敏感，先用BM25或向量检索做粗排（取top-50），再用Cross-Encoder精排。至于你说的“延迟和效果取舍”，我们最终选的是混合方案——对简单查询（如单个实体）跳过rerank直接取top-1；对复杂查询（如多条件筛选）才启用Cross-Encoder，这样平均延迟降了40%。

最后我想聊聊你对“黄金三角”和未来趋势的看法。你说“基础能力永远是文档治理”，我举双手赞成。但我不认为Agentic RAG或Graph RAG会“取代”现有范式，而是补充。Agentic RAG本质上是把检索步骤编排成DAG，用LLM做Router和Reasoner，这解决的是“多跳推理”问题，而不是“文档切分”问题。Graph RAG则依赖知识图谱的预先构建，对非结构化文档的泛化能力有限。真正值得关注的趋势是“多模态RAG”——PDF里的图表、扫描件中的OCR文字、视频中的语音，这些非文本信息的切分和检索才是下一个瓶颈。我最近在尝试用一个叫ColPali的视觉语言模型做端到端的文档检索，省去切分步骤，直接把PDF页面作为图像输入，效果惊艳但计算成本太高。也许未来是“小chunk+大模型”的混合模式：用小chunk做快速检索定位段落，用大模型（如GPT-4o）直接理解整页布局来生成答案。

你帖子最后提到的“先把切分和元数据做好”，这句话我刻在工位上了。所有追新之前，请先把数据管道打磨到痛。另外补充一点：别忘了做切分质量监控——每周抽检100个chunk，看切分边界是否合理、元数据是否丢失。这个自动化流程至少能帮你拦下80%的线上召回问题。

这帖子看得我直拍大腿，太真实了。我也是调了半天embedding和检索参数，召回率卡在70%上不去，后来才发现问题出在切分上。之前用固定512token切，一个表格被拦腰截断，检索出来的片段根本没法看，模型推理结果跟屎一样。后来换成按段落和标题切，加了80token的重叠，效果肉眼可见地好了。

不过想问个具体问题，你提到的“基于段落和Markdown标题的递归切分”，遇到那种多级嵌套的列表或者表格里带代码块的情况怎么处理？我试过LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter，但有时候标题层级识别不准，比如把二级标题下的内容切到上一级去了，导致上下文关联性变差。你是自己写了分割逻辑，还是有什么现成的工具能更智能地识别语义边界？另外，重叠窗口大小你试过不同值吗？我试了64和128，感觉64有时候还是会丢关键信息，但128可能引入噪声，有没有一个更通用的经验规则，比如根据文档类型或者平均段落长度动态调整？

太真实了，我之前也是死磕向量模型，召回一直卡在70%上下，后来换成按段落和标题切分，加上语义边界检测，直接飙到90%以上。你那个128token重叠的配置我试过，确实稳，不过想问下代码块和表格你们是怎么处理的？我是单独用正则把代码块抽出来整段保留，表格就拆成行级再补个表头上下文，感觉效果还行但还有优化空间。

这个点真的说到心坎里了，我之前也是被固定切分坑惨了，表格切得稀碎，召回直接崩。后来换成按段落和标题层级递归切，重叠窗口加到128，效果肉眼可见的涨。你试过用spaCy做语义边界检测吗？配合句号换行符做断点，感觉对代码块和列表的兼容性比纯规则强不少。

这个点太真实了，我之前用固定长度切分，表格那块简直灾难，哪怕加了overlap也救不回来。你提到的基于Markdown标题切分听起来挺靠谱，想请教下你们遇到那种层级嵌套特别多的文档时，递归切分的深度一般设多少？还有代码块里的注释会不会也当正文给切散了？

重叠窗口这个点真的太真实了，我之前也是固定512硬切，代码块直接断在中间，召回时模型根本看不懂上下文。后来换成按段落+标题层级递归切，重叠设到150，命中率直接起飞。不过想问下，你遇到表格怎么处理的？我试过把表格转成markdown再切，但还是容易碎，有没有更好的办法？

深有同感，之前调Embedding调了半天，结果发现是chunk把表格切碎了，召回直接崩。后来也换成递归切分加overlap，效果立竿见影。想问下语义边界检测这块，你们用的是现成的sentence splitter还是自己写的语法规则？

看到你提到重叠窗口和语义边界检测这块，我最近也在折腾RAG，确实被切分坑惨了。之前一直用固定512切，结果代码块被拦腰截断，检索出来的片段根本没法用，后来改成按函数和类定义切分才好点。

不过你说的递归切分配合重叠，我试了langchain那个版本，发现一个问题：重叠窗口虽然能保住上下文，但有时候会把不同段落的内容混在一起，比如一段代码的注释和下一段代码的逻辑串了，反而引入噪声。你这边遇到这种情况吗？有没有调过重叠token数或者重叠策略？我试过64和256，效果都不太稳定，感觉可能跟文档类型关系很大。

另外，你提到基于Markdown标题切分，我试过类似的，但有些文档标题层级不规范，比如多级标题混用或者没有标题，这时候怎么处理？我目前是加了个fallback规则，如果检测不到标题就按段落长度切，但总感觉不够优雅。

还有表格和图片这种非文本结构，你实战中是怎么处理的？我试过把表格转成markdown格式再切，但有些复杂表格转完反而更乱，召回时模型理解不了行列关系。如果方便的话，能不能分享下你的具体切分配置和参数？想参考下你的经验，少踩点坑。