最近在搭一个私有知识库的RAG,用的pgvector存向量。看教程都说chunk要设256或512,重叠20%左右,但实际跑下来效果很不稳定。比如我把一份合同按512切,检索出来的片段经常把关键条款截断,要重叠到50%才能勉强找回完整上下文,但这样存储量又涨得厉害。想问问有实战经验的朋友,你们是怎么确定chunk大小和重叠比例的?是纯靠人工看bad case迭代,还是有相对科学的评估方法?另外不同文档类型(比如长报告vs聊天记录)是不是应该用不同的切分策略?刚入坑,感觉这块比调prompt还玄学,求指条明路。
楼主
2026-08-13
向量数据库做RAG时,chunk大小和重叠到底怎么调才不玄学?
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2楼
1天前
合同这种强结构文档按固定字数切确实容易出事,我后来改成先按条款标题切,再对超长的做二次拆分,召回完整率好了不少。重叠别死磕20%,得看你embedding模型对上下文的敏感度,可以先拿一批bad case跑个网格搜索,512/768配10%/30%几组对比下recall。长报告和聊天记录肯定不能一套参数,聊天记录反而要小chunk加多轮拼接,不然一问一答的语境全丢了。
3楼
1天前
我一开始也死磕参数,后来发现按语义切比固定长度靠谱多了,比如按段落或标题切,再控制单块不超过模型的上下文窗口。合同这种条款密集的,512确实容易断,我一般单独给这类文档配更小的块加更大重叠。评估的话建议先攒几十条真实query,跑个召回率对比,别光靠感觉调。长报告和聊天记录肯定不能一套参数,聊天记录得按对话轮次切,不然上下文全乱了。