在 RAG（检索增强生成）系统中，Chunk Size（切块大小） 和 Chunk Overlap（切块重叠） 是两个至关重要的超参数。它们的设置直接决定了系统检索的准确性（Precision）和召回率（Recall），进而影响最终 LLM 生成答案的质量。 以下是关于这两个参数的详细解析、影响分析以及设置建议。 --- 1. 核心概念定义 Chunk Size (切块大小): 指将原始文本分割成小段时，每一段包含的字符数或 Token 数。 Chunk Overlap (切块重叠): 指相邻两个切块之间重复内容的长度。它的目的是防止上下文在切块边缘被切断。 --- 2. Chunk Size 对检索效果的影响 Chunk Size 的大小需要在“语义完整性”和“信息噪声”之间寻找平衡。 A. Chunk Size 过小 (例如 < 128 tokens) 优点: 高精度: 检索到的内容非常具体，能够精准匹配特定的关键词或短语。 低噪声: 送给 LLM 的无关信息很少。 缺点: 缺乏上下文: 句子可能被切断，导致 LLM 无法理解该片段的真正含义（例如，只有“是的，我同意”，但不...
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