RAG 文档切分核心思路
文档切分的核心逻辑是「先保语义，再控大小，最后补细节」，全程遵循「3 步核心流程」，所有操作都围绕「不破坏语义、适配检索」展开，具体步骤如下。
第一步：先做「语义分层」（最核心，避免切碎知识点）
无论什么类型的文档，先不考虑长度，优先按「文档本身的语义边界」拆分，这是 RAG 切分的核心原则——语义完整永远比“凑长度”更重要。
- 核心逻辑：找到文档的「天然语义边界」（标题、章节、段落、条款、对话轮次），按边界拆分，确保每个拆分后的单元能独立表达一个完整的意思（比如一个章节、一个步骤、一个条款、一轮对话）。
- 关键动作：先识别文档结构（是否有标题、条款、表格、代码块），再按结构拆分，不盲目按字符数切割。
第二步：再做「长度优化」（适配模型，不超限制）
语义拆分后，通常会出现两种情况：① 单个语义单元过长（超过模型输入限制）；② 单个语义单元过短（碎片化，检索无意义）。此时进行针对性优化：
- 超长处理：对超过模型适配长度的语义单元，进行「递归切分」（按更小的语义边界，比如段落→句子→标点），不硬断句子、不破坏逻辑。
- 过短处理：对过短的语义单元（如单个句子、零散短语），在「同语义层级」内合并（比如同一章节下的短段落合并），避免碎片化。
具体切割大小，根据不同的文档类型有差距，会在后续章节单独说明。
第三步：最后补「细节保障」（落地性、可追溯）
长度优化后，补充 2 个关键细节，确保切分结果可落地、可调试：
- 重叠设置：相邻 Chunk 保留一定重叠（5%~10%），避免关键信息（如步骤、参数、条款）落在切口上，导致检索漏招。
- 元数据补齐：给每个 Chunk 添加元数据（标题、父标题、文件名、块序号），便于后续检索溯源、问题定位。
