用向量数据库做RAG，chunk大小到底怎么定？试了好几种还是不准

说实话我之前也踩过这个坑，后来发现chunk size真不是拍脑袋定的，得先看你文档的结构和embedding模型的实际表现。我目前是先用500左右的chunk配合50overlap跑一轮baseline，然后针对召回不准的query反推是粒度问题还是语义重叠问题，再针对性调。递归切分器确实有用，尤其对付表格和代码，但别迷信langchain默认参数，自己写个按标题层级优先、再按段落兜底的逻辑会更稳。另外强烈建议搞个20-30条query的小评测集，每次改完跑一遍看指标，比感觉靠谱多了。

说实话我之前也被这个折磨过，后来发现chunk size真不是拍脑袋定的，得看你具体文档类型和query习惯。我现在的做法是先按语义段落切，再用256的窗口做overlap，但表格和代码块会单独拎出来用特殊分隔符处理。另外强烈建议你跑个小评测集，哪怕就20-30个问题，对比不同策略的召回率，比瞎调参数靠谱多了。langchain那个递归切分器本质就是帮你自动分层，但我觉得对复杂文档帮助有限，不如自己写个规则。

chunk size这事儿真不是拍脑袋定的，我后来是拿自己标注的30个问答对跑了一遍，发现256+128 overlap在召回率上反而比512好，但代价是生成时容易丢细节。你试过把表格和代码单独拎出来走结构化提取吗？跟embedding模型token上限关系不大，关键看你的检索逻辑是偏语义还是偏关键词。递归切分器我用了但没觉得多神，本质还是得靠评测集反馈调，不如先拿几个典型query手动看看错在哪。

chunk这块确实没有万能公式，但也不是纯玄学，关键看你检索回来是给谁用、要回答什么问题。我之前做内部文档库时发现，512配50到80的overlap在多数FAQ场景还能打，但一到技术手册就崩，因为代码和表格被切碎后embedding基本废了。后来改成先按markdown标题和段落做结构切分，再对超长段落做二次递归切分，langchain那个RecursiveCharacterTextSplitter其实就是干这个的，省事但别指望它自动懂你的文档结构。真正管用的还是搞个几十条评测query，人工标一下哪个chunk该被召回，然后对比不同策略的hit rate和MRR，不然调参全靠感觉。另外embedding模型的最大token数只是上限，不是目标值，塞太满反而稀释语义。pgvector的话还可以考虑存一下chunk的标题路径或来源位置，检索时做点元数据过滤，比单纯纠结size有用。