三步迭代文档切分，RAG召回率突破90%。

做RAG的朋友一定懂：文档切分是核心命脉，切分不对，后面的检索、回答全是无用功！

传统固定长度切分就是典型“一刀切”，直接截断关键条款，把承保与免责条款拆分，导致答案直接跑偏，召回率卡在67%难突破。想要彻底解决这个痛点，核心就是守住语义完整性，拒绝上下文拆散。

我们可以通过三轮迭代实现切分升级：从固定长度切分，到句子边界切分，再到语义单元切分，精准解决召回残缺问题。最终落地的智能切分方案，更是把效果拉满：通过结构识别+递归切分+语义检查+智能重叠，完整保留表格、列表等特殊格式，不破坏内容逻辑。

实战数据证明，这套方法让结构识别准确率达到94%，语义截断率大幅下降，问答精准度显著提升，召回率直接从67%跃升至90%以上。

最后给大家整理了实操口诀，好记又好用：
先识结构再切分，表格列表不拆分；
语义检查补边界，智能重叠保完整

用对切分方法，才能让RAG真正发挥价值，告别无效检索与跑偏回答。
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