面对这些 RAG 问题，本文根据 text2vec 模型原理做假设，并用 HuixiangDou 真实数据进行验证，最终给出 chunksize 上下界。

本文认为关键是让 tokenize 后的长度和模型输入（如 512）对齐，以发挥出模型完整编码能力。而 chunksize 只是 splitter 的附属选项。

相对于默认参数，精细调参可以改善约 2% 的 F1 指标；而用错 chunksize 可能导致 10% 下降。

现实世界中，很多数据是未标注、甚至无法标注的。我们希望神经网络同样能够理解这些数据，然后通过微调或调整结构“赋能”到下游任务。自编码器（autoencoder）就是这类无监督学习的一种范式。

上图是 autoencoder 的基本结构 [1]，它由两部分组成：

• 编码器。负责提取无监督数据 Input 的表征 h

• 解码器。尝试把 h 恢复为原始输入，得到 Output

显然 Loss 来自 Input 和 Output 的差异，最终 h 的信息量应和 Input 相同。

在 text2vec 模型的训练中（如 RetroMAE [2]），编码器可能使用 BERT [3]，解码器使用 Transformer 的单层 decoder。最终在下游业务中丢弃解码器、只保留编码器提取特征。

以 BCEmbedding [4] 为例，输入经 tokenize，填充或截断到 512 长度后执行模型推理。

然而用户输入的词元（token）并非刚好 512 个，这造成模型编码能力的浪费（填充）或原始信息缺失（截断）。

因此 text2vec 调参目标是：分词后的长度和模型输入对齐。

HuixiangDou（豆哥）是运行在群聊场景中的领域知识助手。

1. 在运行前，用领域知识文档（如 word/pdf/markdown 等） 创建知识库 base、配置先验阈值 throttle

2. 运行期间，针对用户的每句话 query，都要计算和知识库的得分 score = text2vec(base, query)，把低于 throttle 的问题充作 LLM chat 中的 history 或指代消歧的背景知识，并不触发 RAG

这个拒答过程和面部识别类似，都是通过计算特征距离提取最近/最远的底库。

本文使用的知识库是 OpenMMLab 相关的 9 个 repo 中的所有 markdown、txt 和 pdf 文档，累计 1150 个。文档长度均值 5063；长度中位数 2925。

本文的 query 来自 OpenMMLab 用户群和 ncnn 开发者群，累计 2302 条问题。通过人工标注，判定问题与知识库是否相关。

测试脚本和数据已开源到 GitHub。

1. 对 text2vec 来说，chunksize 选多大合适？

对 BCE，本文推荐范围是 (512, 1500)；对 BGE 推荐 (423, 1240)。豆哥目前使用 832。

左值

如下图所示。x 轴是 chunksize；y 轴是不同 throttle 取到的最优 F1 score。两条曲线代表不同 splitter 方法。

可以看到低于 512 的 chunksize 都达不到最优 F1。

右值

豆哥创建知识库时，要先把 1150 份文档切分成片段、编码成 tokens。假设这些 tokens 长度符合正态分布。

如果分布的均值和模型一样是 512，那么处于分布右侧的片段，会出现截断导致信息缺失；而分布左侧的要填充到 512。

通过使用 embedding.tokenizer 和 ChineseTextSplitter，本文调试出了对应 chunksize 数值。

考虑到输入缺失更影响精度，因此选取更小的 chunksize 让分布左移、能缓解信息缺失，从而得到更好的 F1 score；左移多少取决于数据的真实分布。

通过在 BCE 上暴搜验证，当 chunksize=640，throttle=0.44 时，F1 上涨 0.5，达到更好的 75.88。

2. 应该选择哪种 splitter ？

前面的左值测试已经展现出 ChineseTextSplitter 的优势。

更严谨地，本文固定 chunk_size=768，从统计的角度，对比以下三种 splitter 切分结果的差异。

可以看出基于 \n\n 的 CharacterTextSplitter 实际上没实现切分。

然后对比 RecursiveCharacterTextSplitter 和 ChineseTextSplitter 长度分布：

相对于依次尝试 ["\n\n", "\n", " ", ""] 的 RecursiveCharacterTextSplitter，ChineseTextSplitter 对中文场景特定优化，遇到无中文语义的文档（如 CMakeLists.txt）会放弃切分，返回原始输入。

简单来说，中文场景优选  ChineseRecursiveTextSplitter，英文场景推荐 RecursiveCharacterTextSplitter，避免直接使用 CharacterTextSplitter。

3. BCE 还是 BGE ？

前面验证右值时，已给出 HuixiangDou 在 BCE 和 BGE [5] 上的精度结果（75.39 vs 72.23）。本文并未观察到二者在结构上有显著差异，考虑到 BGE 模型更大，因此推测 BCE 的训练数据和豆哥更匹配。

由于 BGE 提供了完整的复现过程、论文和源码，对于注重数据隐私的业务，BGE 更适合微调和难例挖掘。

本文基于 HuixiangDou 真实数据，给出 text2vec 模型的 chunksize 的上下界，同时提供选择 splitter 和 text2vec 模型的依据。当然本次验证并不全面，仍需覆盖更多领域（如电力）和任务类型（如图文混合检索），我们将进一步探索。

需要额外说明的是，为了让机器人“有问必答”、避免太高冷，豆哥源码关注的是 recall 而非 F1，实际阈值会偏低。