LongRAG：用長上下文模型重新思考 RAG 的 Chunking 策略
傳統 RAG 把文件切成小 chunks 再檢索，但這造成資訊碎片化。LongRAG 利用 100K+ token 的長上下文模型，檢索更大的文件區段（整個章節甚至整份文件），減少碎片化同時保持檢索效率。
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3 篇文章Chunking 策略：切塊方式決定 RAG 能不能找到答案
切太大找不準，切太小失去上下文。Chunking 是 RAG 最被低估的環節，策略選錯，後面再多優化都是白費。
Contextual Retrieval：幫每個 Chunk 加上「這段在說什麼」
文件切塊後，每個 chunk 失去了它在原文件中的上下文。Contextual Retrieval 在索引時為每個 chunk 注入文件級別摘要，解決 chunk 孤島問題。