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RAG 分塊策略與評估方法整理
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AI 綜述
2026 年 10 月 27 日，DEV Community 發表文章，比較五種 RAG 分塊策略，整理各自適用的情境與失效點，並提出以測試集驗證改動的方法。文章建議按文件結構選擇策略，採用 10 至 15% 的句子邊界重疊及標題路徑前綴，再以真實問題測試集逐項驗證。在一個有 90 份文件的政策語料庫中，改用 recursive 400 並加入標題前綴後，top-5 recall 由 61% 升至 84%。
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最新進展10月27日 11:23
政策語料庫改用 recursive 400 並加入標題前綴後，top-5 recall 升至 84%。報道時間線
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10月27日
- DEV Community改善 RAG 檢索質素的分塊策略與評估方法
作者比較五種 RAG 分塊策略，整理各自適用的情境與失效點，並提出以測試集驗證改動的方法。文章建議按文件結構選擇策略，採用 10 至 15% 句子邊界重疊及標題路徑前綴，再用真實問題測試集逐項驗證。一個 90 份文件的政策語料庫中，改用 recursive 400 並加入標題前綴後，top-5 recall 由 61% 升至 84%。
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