在业务系统中确定文本切片（Chunk）大小，是一个在“检索精度”、“信息完整性”和“计算效率”之间的核心权衡，没有放之四海而皆准的值。最佳选择高度依赖于您的具体数据、查询类型和模型能力。

以下是为你梳理的系统化决策框架和实操指南。

🎯 核心决策框架：一个平衡三角

首先，理解切片大小如何影响RAG效果至关重要：

📝 关键影响因素与实操指南

基于上述框架，选择时需要系统考量以下四个维度：

1. 嵌入模型的能力限制（硬约束）
这是首要且不可逾越的规则。每个嵌入模型都有预训练时设定的 “最大上下文长度” （如 text-embedding-ada-002 是 8191 token）。你的切片大小必须小于这个值。

• 最佳实践：通常将切片大小设置为模型最大长度的 50%-75%，为模型留出安全边际以充分理解文本。例如，对于最大512 token的模型，切片选择256-384 token是安全的。

2. 查询类型与预期答案形式（核心依据）
这是决定性的业务因素。请分析你的用户最常提出哪类问题：

3. 文档类型与结构（重要输入）
不同文档的固有结构强烈暗示了应如何切分：

• 非结构化文本（如文章、报告）：按语义单元（段落、小节）切分，而非固定字符数。使用递归字符分割器，优先在 \n\n、句号等标记处切分。
• 半结构化文本（如MD、HTML）：优先按标题切分。利用其内置的层级结构（## H2, <h2>），这通常是最佳的语义边界。
• 代码：按函数、类或逻辑块切分，保持代码块的完整性。
• 演示文稿（PPT）：按幻灯片切分，一张幻灯片通常就是一个完整的语义单元。

4. 性能与成本考量（现实约束）

• 处理速度：更小的切片意味着更多片段，会增加嵌入计算的耗时和存储开销。
• 检索成本：向量数据库通常按查询的向量数量计费或消耗算力，更多片段可能增加成本。
• 推理成本：注入Prompt的上下文总量（即所有检索到的切片内容总和）影响大模型调用的token消耗。

🛠️ 实施路径：从实验到优化

对于一个新的业务系统，建议遵循以下迭代路径：

1. 分析：明确你的主要查询类型和主流文档格式。
2. 假设：基于以上分析，预设2-3个候选切片策略（例如：小-256token无重叠、中-512token重叠10%、大-1024token按标题切）。
3. 实验：
   • 提取测试集：准备一批有代表性的真实用户查询和对应的标准答案。
   • 搭建评测管道：对每个候选策略，运行“检索->生成”全流程，记录关键指标。
4. 测量：评估指标应分层级：
   • 检索层：召回率（检索到的相关片段比例）、精确率（检索结果中真正相关的比例）。这是评估切片策略最直接的指标。
   • 生成层：答案的准确性、完整性（可通过LLM对比标准答案打分）。
5. 优化：选择综合表现最好的策略，并持续微调。考虑引入动态切片：对长文档和短文档采用不同策略。

⚠️ 高级策略与常见陷阱

• 不要忽视重叠：设置10%-20%的重叠是防止语义割裂最简单有效的方法。
• 考虑多粒度索引：对于关键文档，可同时建立粗粒度（大切片，用于概括）和细粒度（小切片，用于精查）两套索引，根据查询路由。
• 元数据是关键：为每个切片附加来源、标题、页码、章节等元数据。这在最终生成答案时，对于模型引用来源和提升可信度至关重要。

总结：选择切片大小的过程，是一个始于业务理解，终于实验数据的工程迭代。最优雅的方案不是猜测一个“完美值”，而是建立一个可测量、可调整的机制，让你的RAG系统能随着业务反馈不断进化。请从分析你的文档和查询开始第一步。