RAG系统里文档切太碎和太整都有问题，到底怎么分块才合适？

可以试试按语义切再加个小标题做上下文，纯靠长度确实容易翻车。

我是按语义切再手动调边界，纯靠参数真不行。

语义分块确实更靠谱，但得配个好点的embedding模型，不然切出来还是稀碎。

这个思路不错，收藏了。

我是按语义切再按标题层级兜底，效果比纯固定长度稳不少。

我之前也踩过这个坑，后来发现纯靠调chunk size基本是死胡同。我的做法是分层切：先按标题层级切成粗块，再在粗块内部按语义切细块，检索时先命中粗块再往下钻，效果比单一粒度好不少。另外overlap别设太大，不然召回一堆重复内容反而干扰排序。你文档结构比较规整的话，强烈建议把标题路径也塞进metadata里，检索时能过滤掉很多噪音。

我最近也在折腾这个，感觉单纯靠固定长度或段落切确实很难两全。有个思路你可以试试：先用小一点的块（比如128-256）建索引保证细粒度召回，但检索时把命中块的相邻块一起拉出来做上下文扩展，这样参数值这类问题不容易丢。另外技术手册这种结构化的东西，按标题层级做父子块挺管用的，父块给大模型看，子块用来检索。语义分割我也试过，效果有提升但别指望一步到位，还是得结合你文档的实际结构调。

我现在的做法是分层切，父块按章节走保持语义完整，子块切细到200 token左右用来做检索命中，召回后把父块喂给LLM，细粒度问题和跨章节问题都能兼顾。语义分割我也试过，效果确实比固定长度好，但阈值挺难调，文档结构乱的时候切出来的块反而更碎。你这种技术手册其实可以试试按标题层级切，参数类的单独抽成结构化条目，别全指望向量检索。