Question 1

什么是 RAG Chunking？为什么它很重要？

Accepted Answer

RAG Chunking 是将长文本分割成适当大小片段的过程，这是构建检索增强生成（RAG）系统的第一步。合适的分块策略直接影响检索质量：太小的块可能缺乏上下文，太大的块会包含无关信息。最佳块大小通常在 256-512 tokens（问答场景）或 512-1024 tokens（文档理解）之间。

Question 2

如何选择合适的 Chunk Size（块大小）？

Accepted Answer

选择 Chunk Size 需要权衡多个因素：(1) 内容类型：技术文档适合较大块（512-1024 tokens），FAQ 适合较小块（128-256 tokens）；(2) 检索精度：小块提供高精度但可能缺乏上下文，大块提供完整上下文但可能包含噪音；(3) 模型限制：考虑 embedding 模型的最大输入长度。建议使用 A/B 测试找到最佳配置。

Question 3

Overlap（重叠）设置多少合适？

Accepted Answer

Overlap 通常设置为 Chunk Size 的 10-20%。例如，512 tokens 的块建议 50-100 tokens 的重叠。重叠确保边界信息不会丢失，特别对于跨多个块的列表、多句解释、代码块等场景很重要。但过大的重叠会增加存储成本和检索冗余，需要平衡。

Question 4

什么是 Recall@K？如何理解这个指标？

Accepted Answer

Recall@K 衡量在前 K 个检索结果中找到相关信息的能力。例如 Recall@5=80% 表示在前 5 个结果中，平均能找到 80% 的相关内容。这是 RAG 系统的核心指标：高 Recall 意味着检索系统能有效找到相关信息，为生成提供良好基础。通常目标是 Recall@5 > 80%。

Question 5

三种 Chunking 策略（Character Window/Sentence Packing/Markdown Aware）有什么区别？

Accepted Answer

Character Window：固定大小滑动窗口，最简单但可能在句子中间切断。Sentence Packing：按句子边界打包，保持语义完整性，适合自然语言文本。Markdown Aware：识别标题和结构，保持章节完整性，最适合技术文档和结构化内容。选择策略取决于内容类型和检索需求。

Question 6

如何优化 RAG 系统的检索性能？

Accepted Answer

关键优化策略包括：(1) 调整 Chunk Size 和 Overlap；(2) 使用语义分块而非固定大小；(3) 实现混合检索（关键词+向量）；(4) 添加元数据过滤；(5) 使用重排序（reranking）提升前 K 结果质量；(6) 实现缓存机制；(7) 定期评估 Recall@K 和 MRR 指标。使用我们的 RAG Chunk Lab 可以快速测试不同配置的效果。

RAG Chunking & Retrieval Visualization Lab

Text Input

Chunking Parameters

📊 RAG Metrics Explained: Beginner-Friendly Guide

Recall@K

Chunk Count

Average Chunk Length

Redundancy

Context Usage Rate

Quick Reference: Ideal Metric Targets

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