RAG面试内容整理-8. 文档分块策略（滑动窗口、语义切分）

RAG系统通常面对长文档或整篇知识库资料的检索需求，但大模型一次处理的文本长度有限，向量索引也需固定大小的文本片段。因此，将长文档拆分成合适片段是必不可少的步骤，被称为文档分块（chunking）策略。合理的分块有助于提高检索召回和后续生成的效果，避免“丢失在中间”（lost in the middle）的问题。

常见的分块方法之一是固定长度滑动窗口。例如，将文档按每段512个字（或 token）划分，相邻块之间可以有一定重叠（如 overlap 128 字）以免有重要句子被截断分散到不同块。这种方法实现简单，能保证覆盖文档全部内容且块大小适中。不过固定长度可能会在不恰当的位置截断句子或段落，造成语义不连贯甚至句意残缺。为缓解此问题，可以在切割时对齐自然段落或句子边界