RAG系列：ChunkSize 和 ChunkOverlap 怎么设置？通过动态评估法探索业务场景的优秀组合

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于 2025-08-01 14:27:00 发布 · 1.2k 阅读

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能够设置合适的ChunkSize和ChunkOverlap对于提升RAG系统的表现至关重要。合理的选择不仅能够保证信息的完整性和连贯性，还能有效地管理计算资源和成本，最终实现高质量的文本生成和精准的信息检索。

在按特定字符对文档进行切分中，有两个比较重要的参数，那就是ChunkSize（块大小）和ChunkOverlap（块重叠）。ChunkSize是指将原始文档分割成块时每个块的长度（通常以token或字符为单位）。而ChunkOverlap则是相邻块之间重复内容的长度。

这两个参数的设置是否合理往往会比较大影响RAG系统的表现。

较大的ChunkSize：有利于保持上下文完整性和语义连贯，提高模型理解复杂内容的能力，减少块数量以降低重复处理开销，但是会增加内存和计算资源消耗，可能引入冗余信息影响检索效率和导致 LLM 产生幻觉；
较小的Chunk Size：有利于提升处理速度和系统响应能力，适用于实时场景和内容变化较快的文档，更易聚焦局部信息，但是容易造成上下文断裂，影响 LLM 对整体语义的理解，需要依赖更大的 overlap 来弥补信息缺失，同时生成更多块增加总体计算负担；
较大的ChunkOverlap：有利于增强上下文连贯性，降低对分块位置的敏感性，但是会导致内容冗余，增加计算和存储成本，还可能引入不相关噪声干扰模型判断；
较小的ChunkOverlap：有利于提升处理效率，减少重复内容带来的资源浪费，使每个块更独立，利于提高检索相关性，但是容易造成信息断层，查询关键词可能分布在不同块中导致召回失败，且对分块位置更为敏感，影响稳定性。

因此，能够设置合适的ChunkSize和ChunkOverlap对于提升RAG系统的表现至关重要。合理的选择不仅能够保证信息的完整性和连贯性，还能有效地管理计算资源和成本，最终实现高质量的文本生成和精准的信息检索。