必须先做语义合理的chunk切分，否则模型会因输入过长或内容断裂而报错；依据文档结构选择标题锚点、自然断点或字符长度切分，并验证每块是否句子完整、指代内聚、代码闭合。
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当你把一份20页的技术白皮书直接喂给Grok模型，它只读到第3页就报错“Input too long”，不是模型不行，而是你没在输入前做语义合理的Chunk切分——这一步跳过，后续所有提示词优化、摘要生成、问答检索全都会卡在第一关。
先判断该用哪种切分逻辑
别一上来就写代码。打开你的原始文本，快速扫三眼：有没有清晰的章节标题？段落是否自然换行？关键句子是否被硬生生截断在行末？
如果文档结构松散（比如会议纪要、扫描PDF转出的乱序文字），【必须跳过语义切分，先用字符长度粗切】，否则连基本可读性都保不住。
如果文档带明确层级（如Markdown手册、带H2/H3标题的API文档），优先走标题锚点切分；若含大段代码块或表格，必须让切分点避开代码行中间——否则模型会收到一个不完整的函数定义，直接报语法错误。
按字符长度硬切：安全兜底法
方法一：用空字符作分隔符，强制连续切分
调用CharacterTextSplitter时，【separator=""必须显式设置】，否则默认按双换行\n\n切分，遇到无格式文本会漏切或切出超长块。
chunk_size设为800～1200字符（对应Grok-4 Turbo约300～450 token），chunk_overlap取chunk_size的15%～20%，例如size=1000则overlap=150。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
按语义边界智能切分
第一步：识别自然断点
扫描全文，标记所有句号、问号、感叹号后紧跟换行的位置；再标出所有以“##”“###”开头的行；最后圈出所有以“```”起始和结束的代码块边界。
第二步：优先在这些位置切分
确保每个chunk结尾不是半截句子，也不在代码块中间——比如某段Python函数从def开始到return结束共32行，那就把它整个包进一个chunk，哪怕它有1100字符也比拆成两块强。
第三步：对剩余无法归入边界的长段落，回落到字符长度切分，但size降为600，overlap升至200，用重叠补偿语义断裂。
处理混合内容：代码+文字要分开对待
方法一：用正则预分离
先用re.split(r'(```[\s\S]*?```)', text)把代码块单独拎出来，文字部分走语义切分，代码块整体保留不拆。
方法二：用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter
设置separators=['\n\n', '\n', ' ', '']，让它逐级尝试更粗粒度的分割符，比硬切更懂“段落”概念；但注意【chunk_size必须比模型上下文少至少200 token】，留出系统提示词和输出空间。
验证Chunk质量的三个硬指标
打开切完的任意5个chunk，逐条检查：
① 是否每块都以完整句子开头和结尾？
② 是否没有孤立的“详见第5节”“如表3所示”这类指向外部的指代？
③ 代码块是否完整闭合？没有缺失缩进或漏掉return语句？
有一项不满足，立刻回溯调整切分策略，不要进入下一步向量化流程。
