企业知识库要入库一批 200 页左右的产品技术手册（PDF，含大量跨页表格和 3 级标题），同时还有几万条几十字的客服工单。用户 query 大多是「XX 型号的额定功率是多少」这类精确查找，也有「怎么重置设备」这类流程性问题。请给出你的切分方案：chunk 大小和 overlap 怎么定？标题层级要不要拼进 chunk？跨页表格怎么办？工单和手册要不要用同一套策略？

面试官在考什么

判断候选人是否理解「切分粒度同时约束检索召回和生成上下文」这一双重目标，以及能否按文档类型分别设计而不是套一个默认参数。

文档切分

回答框架 · 前两步

1. chunk 大小由检索粒度（要小而聚焦）和生成上下文（要大而完整）共同决定，通常检索用 200-500 token 级小块，或采用 small-to-big / 父子块：用小块检索、返回其所属大块给 LLM
2. 标题层级路径（H1>H2>H3）应作为 context prefix 拼进 chunk 文本或作为 metadata，否则切片后「额定功率」这种片段脱离章节会失去语义

延伸阅读

• 从「背过」到「能选型」：原理的三层准备法

想看这个方向的整体准备路线？ 进入「NLP 与大模型」方向页

同一能力域的其他题

• RAG 的完整链路你会怎么搭？文档切分这一步，你会怎么定 chunk 大小和重叠？为什么？
• 大模型幻觉你会怎么治理？请区分"知识型幻觉"和"指令遵循型幻觉"分别怎么处理。
• 向量检索的召回效果不好，你会从哪些环节排查？说一个你实际调过的参数和它的影响。
• 你怎么评测一个 RAG 系统的好坏？请分别说检索侧和生成侧各看什么指标、怎么构造评测集。
• 一份 200 页的 PDF 技术手册要进 RAG 知识库，目录层级清晰，但有跨页表格和一段 3000 字的长章节。业务要求答案能定位到具体小节，同时回答里要保留足够上下文。你打算怎么设计切分策略？请给出 chunk 大小、overlap、切分依据，并说明长章节和表格分别怎么处理。
• 某企业知识库有三类文档：产品手册（PDF，多级标题+大量表格）、客服工单（短文本，带时间戳和状态字段）、合同（长条款，条款之间存在交叉引用）。当前切分策略是固定 512 token、overlap 64。上线后检索经常召回半截表格和断在条款中间的碎片，加了 Rerank 也没救回来。现在让你重新设计切分层：你会按什么优先级改、每类文档分别怎么切、切分变了之后已有的向量库怎么迁移、怎么证明这次改动是对的？