最危险的 RAG 错误，往往发生在“看起来很对”的时候
在很多 RAG 项目里，都会经历一个非常相似的阶段：
- 初期：
chunk 切得比较细，模型经常说“信息不足”
- 中期：
觉得是上下文不够，于是
“我们把 chunk 切大一点吧”
- 后期：
模型不再说“不知道”了
但开始给出
听起来很完整、但经不起推敲的答案
于是大家开始困惑：
“不是信息更多了吗？
为什么模型反而开始胡说了？”
这篇文章要讲清楚的，就是这件事。
先给一个必须先接受的结论（非常重要）
在展开之前，我先把全文最重要的一句话写出来：
**chunk size 变大，并不是让模型“知道得更多”，
而是让模型“更难意识到自己不知道”。**
这句话如果你没真正理解，
后面所有现象都会显得“玄学”。
第一层误解：把 chunk size 当成“上下文容量问题”
很多人理解 chunk size 时，逻辑是这样的：
-
chunk 小 → 信息碎
-
chunk 大 → 信息全
于是自然得出结论：
“chunk 大一点，模型就不容易瞎猜。”
这个逻辑只对了一半。
它忽略了一个非常关键的问题：
**模型并不会区分
‘哪些信息是关键前提’，
‘哪些只是背景噪声’。**
在模型眼里：
-
只要被送进上下文
-
就都是“可用证据”
而 chunk size 变大，
并不是简单地增加“有用信息”，
而是：
把更多责任，压到单个 chunk 上。
第二层：chunk size 变大，本质上改变了“证据的组织方式”
在 RAG 里，chunk 的作用不是“存文本”，而是：
**作为“最小证据单元”，
被模型当成可以引用和推理的基础。**
当 chunk 很小的时候：
- 一个 chunk
* 往往只承担一个事实
* 或一个观点
* 或一个局部条件
模型如果想得出结论，必须：
-
拼接多个 chunk
-
承认证据不足
-
或显式补全
这时候，模型更容易暴露：
“我缺东西。”
当 chunk 变大之后：
- 一个 chunk 内部
* 同时包含背景、条件、结论、例外
- 模型在“看到它”的那一刻
* 就默认这是一个自洽证据块
于是一个非常重要的变化发生了：
**模型不再觉得“缺证据”，
而是觉得“证据已经够了”。**
哪怕它其实并没有。
第三层：chunk 越大，模型越容易“误判适用范围”
这是 chunk size 变大后，最常见、也最危险的错误来源。
现实中的文档，往往包含大量：
-
条件语句
-
适用范围
-
特殊情况
-
例外条款
当 chunk 很大时，这些内容往往：
-
被放在同一个 chunk 里
-
语义上彼此关联
-
但逻辑上并不总是同时成立
模型的问题在于：
**它不擅长判断
“当前问题，到底适用哪一部分”。**
于是它会做一件事：
-
把 chunk 内的内容
-
当成一个整体事实
-
然后直接用来回答问题
结果就是：
**把“在某些情况下成立”的结论，
当成“在所有情况下成立”。**
而这，正是很多“听起来很专业的胡说”。
第四层：chunk 变大，会系统性降低模型的“犹豫能力”
这是一个很少被明确提到，但极其重要的点。
模型什么时候会胡说？
很多时候不是因为它“想骗人”，
而是因为：
它没有意识到自己该犹豫。
在小 chunk 场景下：
-
信息不完整
-
证据分散
-
模型更容易判断
> “我缺前提”
于是它更可能：
-
提示不确定性
-
使用模糊表达
-
或拒答
在大 chunk 场景下：
-
信息量看起来很足
-
chunk 内部自洽
-
模型很难察觉“缺口”
于是模型会：
**直接进入“生成模式”，
而不是“判断模式”。**
这不是模型变坏了，
而是你通过 chunk size，
剥夺了它判断不确定性的信号。
第五层：chunk 越大，TopK 的“纠错能力”越弱
很多人会说：
“没事，我 TopK 开大一点。”
但在大 chunk 的前提下，这往往是反效果。
为什么？
因为：
-
TopK 本质是“多证据交叉”
-
但前提是
> 每个证据都是相对独立的
当 chunk 很大时：
-
每个 chunk 内部已经高度复杂
-
不同 chunk 之间
* 可能包含重复但不完全一致的结论
* 或隐含冲突
模型面对的不是：
多个简单证据
而是：
多个“看起来都自洽的大叙事块”
结果是：
-
模型更难发现冲突
-
更容易强行综合
-
幻觉反而更稳定
大 chunk × TopK → 冲突被抹平
第六层：chunk size 变大，实际上在“转移风险类型”
这是一个非常重要的工程视角。
chunk size 小的时候，系统常见的问题是：
-
证据不足
-
模型补全
-
“不知道却硬答”
chunk size 大的时候，系统的问题变成：
-
证据冲突
-
适用范围错误
-
“看起来知道，其实答错了”
换句话说：
**chunk size 不是在减少风险，
而是在把风险
从“缺失型”
转移成“误用型”。**
而误用型风险，往往：
-
更隐蔽
-
更难评估
-
更容易上线
第七层：一个极简示意，理解模型是怎么“胡说”的
我们用一段非常简化的伪代码，来描述模型的心理过程。
# 模型的“内心独白”示意
if context_looks_complete(chunk):
generate_confident_answer()
else:
hedge_or_refuse()
chunk size 变大，本质上是在帮模型把：
context_looks_complete = True
这行条件，提前满足了。
于是胡说，并不是随机的，
而是被结构性诱导的。
第八层：什么时候 chunk size 已经“明显过大”
在真实工程中，你可以留意一些非常直观的信号：
-
模型很少再说“信息不足”
-
回答越来越长、越来越完整
-
错误不再是“没答到点”，而是“答得很像但不对”
-
同一个问题，模型在不同上下文下给出完全不同但都很自信的答案
这些都在暗示：
**chunk size 已经大到
掩盖不确定性了。**
一个非常实用的自检问题（强烈建议）
在你准备继续把 chunk 切大的时候，问自己一句话：
**如果我只给模型 Top1 的这个 chunk，
它有没有足够理由
判断“哪些信息该用，哪些不该用”？**
-
如果没有 → chunk 太大
-
如果它必须“自行理解上下文边界” → 风险很高
很多团队在 RAG 系统中不断放大 chunk size，试图减少“不知道”的回答，但真正的问题往往是风险被转移而不是消除。用LLaMA-Factory online对不同 chunk size 下的生成行为进行对照，更容易看清：模型是因为信息更充分而答得更好，还是因为失去了犹豫能力而答得更自信。
总结：chunk size 变大，模型不是更聪明了，而是更敢了
我用一句话，把这篇文章彻底收住：
**chunk size 变大，
不是让模型更懂，
而是让它更少意识到自己不懂。**
当你开始：
-
把 chunk 当成“证据单元”，而不是“文本块”
-
把“不知道”当成健康信号
-
在减少拒答之前，先检查犹豫是否被剥夺
你才真正开始工程化地设计 RAG 系统。
