分块策略

为什么90%的RAG知识库都败在了分块这一步 搭建RAG知识库时，大多数人把精力花在选模型、挑向量数据库上，却忽略了一个决定性环节——文本分块（Chunking）。我帮超过20个团队排查过RAG效果差的问题，其中17个的根本原因不是模型不够强，而是分块策略把关键信息切得支离破碎。 举个真实案例：某金融公司的合规知识库，用固定512字符分块，检索"期权行权税务处理"时，返回的chunk里只有行权定义，税务处理部分被切到了下一个chunk，大模型拿到残缺上下文，生成的答案自然不靠...