切片是什么？
把一篇几万字的文档原封不动塞给 AI，既费钱又容易漏掉关键信息。切片（Chunking），就是把长文档切成一小块一小块，每一块都尽量「自带上下文」，让检索时能精准命中。为什么要切，而且还要切得巧？
太长，模型记不住也读不动上下文窗口有限，一整本书塞进去，重点会被稀释。
太短，信息会断章取义
一刀切可能把一句话拦腰截断，或者把「他」和指代对象分到两块。
常见的切法
固定长度切按字符数或 Token 数一刀一刀切，简单但容易切断语义。
按结构切
顺着标题、段落、章节切，更贴近文章本身的结构。
重叠切
块与块之间留一点重叠，避免边界处的信息丢失。
它对 RAG 有多重要？
检索增强生成（RAG）的质量，很大程度取决于「切得好不好」。切得好，召回准、答案实；切得差，再强的模型也答不出个所以然。一句话记住：切片就是把长文档切成「一口能喂下」的小块，喂得巧，AI 才吸收得好。
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