K2 · 小结与自测

一图回顾

一句话收束：切块是 RAG 里最不起眼、却最容易翻车的一步。切太大，一块塞太多事，重点被稀释、相似度被拉平；切太小，一个完整的事实被边界拦腰截断，只捞回半个答案。好切块的唯一标准，是让每一块 = 一个完整的意思——语义切块、滑窗、late chunking，都是在为这一个目标服务。

要点回顾

小节	两行版
K2.1 为什么要切、怎么切坏	整篇检索稀释重点、一个向量装不下细节，所以要切块；切太大命中不干净，切太小事实被切断；chunk size 和 overlap 要拿真实查询调
K2.2 更聪明的切法	语义切块在话题断崖处下刀、滑窗检索小块生成大块、late chunking 先编码整篇再切；别追新，够用就好

综合自测

📝 动手自测0/6

1. 为什么长文档不能整篇存进知识库、整篇拿去检索？

2. 「切太大」会带来的主要问题是？

3. 「重叠（overlap）」在固定大小切块里起什么作用？

4. 实验里「每句一小块」在一个查询上答错、在另一个查询上答对，这说明切块的好坏取决于什么？

5. 关于「语义切块 / late chunking 等进阶切法」，正确的态度是？

6. 为什么切块要「评测驱动地调参」，而不是拍脑袋定一个 chunk size？

下一章 K3 · 三种找法：关键词、向量、混合——把两种找法的长处拧成一股绳（建设中）。