WeKnora 自适应分片机制：三层策略、文档画像与父子分块
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做 RAG 的人迟早会撞到一堵墙：检索命中率上不去，答案总是缺上下文，或者命中的块跟问题根本不相关。排查到最后，问题往往不在模型、不在向量库，而在最前面那一步——分片（chunking）。
大多数项目的分片逻辑简单粗暴：按固定字符数切，加个 overlap 完事。这在一篇结构规整的文章上凑合能用，但真实世界的文档千奇百怪——有带规范标题的技术手册，有 OCR 出来的、连标题都没有的扫描件，有 FAQ 那样的原子条目，也有长篇叙事报告。用同一把尺子去量所有文档，注定顾此失彼。
WeKnora 的分片器（Go 侧 internal/infrastructure/chunker 包）给出的答案是一套自适应架构。这是系列第二篇，我按源码把它逐层拆开。