reg切片chunk大小如何选择

常见建议

FAQ / 客服问答：300-800 tokens
政策文档 / 操作手册：500-1200 tokens
技术文档：800-1500 tokens
法律合同 / 长报告：1000-2000 tokens
代码：按函数、类、模块切，不只按 token

比如你的知识库是客服/政策类，比较推荐：
chunk-size: 800
chunk-overlap: 120
top-k: 4

Embedding 最大 token 和 Chunk Size 的关系

Embedding 最大 token：决定 chunk 不能超过多少
Chunk Size：决定检索颗粒度
Overlap：避免切断上下文
TopK：决定召回多少段上下文
LLM 上下文窗口：决定最终能塞多少 chunk 给模型

完整关系如下：
文档
-> 按 chunk-size 切块
-> 每个 chunk 必须小于 embedding max token
-> 每个 chunk 生成 embedding
-> 问题生成 embedding
-> 检索 TopK chunk
-> TopK chunk 总长度必须小于 LLM 上下文窗口
-> LLM 生成答案

例如：
Embedding 模型最大输入：8192 tokens
LLM 上下文窗口：128k tokens
chunk-size：800 tokens
topK：4
最终进入 LLM 的上下文大约：800 * 4 = 3200 tokens （比较健康）

如果设置：
chunk-size：6000
topK：10
那就是：6000 * 10 = 60000 tokens（虽然没超过 128k，但检索颗粒度很粗，噪声非常大，引用也不精准。）

总结

max token 是边界
chunk size 是调优参数
overlap 是保险
topK 是召回量
LLM context 是最终容量

建议

chunk size * topK 占 LLM context 的 5% - 20% 比较合适（一般是10%）
因为LLM context 里不只放 RAG chunk，还要放：
system prompt
用户问题
历史对话
工具调用说明
引用格式要求
安全约束
模型输出预留 tokens

实用公式：
RAG上下文预算 = LLM context * 10%
topK = RAG上下文预算 / chunk size

不仅要看公式，还要看评估指标：
Recall@K：正确文档有没有进来
引用准确率：source 是否准确
答案准确率：回答是否正确
噪声率：无关 chunk 是否太多
延迟和成本：上下文越大越贵越慢