RAG的chunk切分到底该看字符数还是语义？快被搞疯了

我们之前也踩过这个坑，后来干脆做了个混合策略：固定500字切，但切完用句号问号这些硬边界去对齐，断句问题基本解决了。语义切分真不适合大批量，太吃算力，我这边只对那种难召回的长文档用。表格和代码建议单独抽出来走结构化存储，不然检索结果真没法看。另外你试试把overlap调成50-100字，召回率能稳不少。

固定字符切分加个句号边界检测就行，别迷恋语义切分，性价比太低。表格代码块单独走结构化解析，别硬塞进文本chunk。

实践中还是得混合着来，固定字符打底，再按标题和表格做二次切分，召回率会稳很多。

我们之前也踩过这坑，语义切分太吃算力，不如先按段落兜底，特殊格式单独拎出来处理。

固定字符切分确实反人类，我后来改成先按标题粗切再对超长段做句号边界二次切分，召回稳多了。表格和代码块建议单独拎出来用特殊chunk存，别混着喂。

试试父子chunk吧，小块检索大块喂给模型，表格代码单独走解析器。

我们项目最后是分层搞的——正文按段落切，但每个chunk开头自动补上标题路径，召回率上来不少。表格和代码块确实得单独拎出来，用结构化解析转成文本描述再进向量库。语义切分太看embedding模型了，而且处理大文档真不如先粗切再按句子边界微调。你试试按300-500字区间，用句号/分号做硬边界，overlap设个50字，比纯固定字数稳。

实践下来固定字符+按结构二次切分最稳，特殊内容单独走解析器，别迷信语义切分。

我们之前也踩过这坑，后来干脆放弃纯字符切，改成先按markdown结构拆出段落和表格，再对长段落做二次滑动切分，overlap设在15%左右，召回和连贯性总算平衡了点。语义切分那玩意儿真不适合大批量文档，尤其PDF解析出来格式乱，embedding一跑直接歪楼。另外代码块和表格确实得单独拎出来，不然切碎了检索出来就是灾难，我们是单独存成独立chunk加特殊前缀标记，效果比混着切强多了。

实践中都是混合切，正文按语义段落走，表格和代码单独拎出来用结构化切，别指望一个策略通吃。

我之前也卡在这块，后来是混合着来的：先用标题和段落做一级切分，太长的段落再用固定窗口切，但尽量在句号处收尾。语义切分我也试过，效果时好时坏，而且几百个PDF跑起来确实肉疼。表格和代码块我都是单独抽出来走结构化处理，别硬塞进普通chunk里，不然检索出来基本没法用。

我现在的做法是混合切分：先用标题和段落做一级切分，太长的段落再按句子边界切到300-500字，尽量别硬截断。语义切分我也试过，效果不稳定还慢，后来只在关键文档上开。表格和代码块建议单独走一条链路，别混在正文里切，不然embedding基本废掉。可以试试unstructured或者semchunk这类工具，比手写规则省心点。

我之前也在这上面纠结过，后来发现纯按字符切确实容易把一句话拦腰截断，但纯靠语义切又太吃资源。现在我的做法是先用递归字符切分兜底，然后用小模型对每个chunk做个摘要再存进metadata，检索时把摘要也纳入匹配。表格和代码块我是一定单独抽出来走结构化处理的，混在文本里怎么切都是灾难。另外你可以试试按文档结构先粗切、再对超长块做二次语义切，比一上来就全局语义切省很多时间。

表格和代码块确实得单独处理，我之前直接混在一起切，结果表格被拦腰截断，LLM把数据拼得乱七八糟。后来用unstructured先做版面分析，把表格转成markdown再单独入库，效果好了不少。语义切分我也试过，慢是真的慢，现在折中方案是按标题切大块，块内再用句号/换行做二次切分，控制单块别超800字。其实没有万能策略，得看你们文档类型和query特点，多跑几组评测集调出来的才是最适合的。