这是一个非常“反直觉”的工程问题
在做祝福生成、感谢、道歉这类“关系型表达”的 RAG 系统时，很多工程师都会有一个非常自然的直觉：
“既然关系重要，那我就把关系写得更完整一点。”
于是你会看到这样的数据设计：
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一整段项目合作经历
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一整次旅行的完整叙述
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几百字的关系背景说明
然后统一切成一个 chunk，入库，embedding，检索。
但上线之后，效果却很奇怪：
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祝福变长了
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语气更正式了
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细节更多，但反而不走心
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模型开始说一些“看似用心，实际很空”的话
于是你会困惑：
**我明明给了模型更多“你们的关系”，
为什么它反而不太会说话了？**
这篇文章要讲清楚的，就是这个问题背后的机制原因，而不是一句“chunk 要小一点”这么简单的建议。
一、先说结论：关系记忆不是“上下文”，而是“触发点”
在祝福这种场景里，关系记忆的角色经常被误判。
很多人下意识把它当成：
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背景知识
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上下文补充
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世界观说明
但在真实的生成过程中，它更像是：
触发表达的“锚点”。
一句真正走心的祝福，往往只需要一个非常具体的触发点：
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“去年北京那个项目”
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“你聊过的马术”
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“那次一起通宵改方案”
它不需要模型“理解你们的全部关系史”，
而是需要模型抓住一个可以落笔的细节。
当你把关系信息切得过大，本质上是在做一件事：
**把“触发点”，
变成了“需要总结的材料”。**
而一旦模型进入“总结材料”的模式，走心基本就结束了。
二、chunk size 变大，会悄悄改变模型的“写作任务”
这是一个非常容易被忽略、但极其关键的点。
当模型看到的证据是：
“去年我们在北京合作一个项目，你在项目中对细节把控非常严格，决策效率很高，期间我们多次讨论方案调整，并在年底的一次饭局上聊到马术和行业趋势……”
它会自然地判断：
“我现在的任务，是概括这一段关系。”
而不是：
“我现在要写一句祝福，顺便点一下关系。”
这两种写作任务，在模型内部是完全不同的生成路径。
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前者 → 更正式、更概括、更像总结
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后者 → 更具体、更口语、更像聊天
chunk size 变大，本质上是在无意中改变模型的任务理解。
三、大 chunk 会放大“安全表达”的概率
通用大模型在面对信息密度很高的输入时，有一个非常稳定的倾向：
回到安全、抽象、不容易出错的表达。
这是非常理性的行为。
因为当信息很多、关系复杂时，模型会倾向于：
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少引用具体细节（怕用错）
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用“高度概括”的句式
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使用通用祝福或评价性语言
于是你会看到这种输出：
“回顾过去一年的合作，我们一起经历了很多挑战，也收获了很多成长。新的一年祝你事业更上一层楼……”
逻辑没错，情绪也正面，
但这句话谁都能用。
而问题不在于模型不够好，而在于：
你给它的信息，让“安全总结”成为最优策略。
四、关系记忆的切分目标，不是“完整”，而是“可被引用”
这是关系记忆切分时，最重要的一条设计原则：
**一个 chunk，
最好只承载“一个可被引用的点”。**
什么叫“可被引用”？
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模型可以在一句话里自然提到
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不需要再加工
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不需要概括
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不需要合并
例如：
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“去年北京项目中，你对细节的关注让我印象很深”
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“那次饭局你聊到马术，视角很有意思”
这些信息可以被直接“拿来用”。
而下面这种 chunk，就非常不适合：
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多事件混合
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多情绪混合
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时间跨度很长
它们会迫使模型进入“综合表达”模式。
好 chunk vs 坏 chunk 对比示意
五、chunk size 大，还会影响向量检索本身的质量
除了生成阶段，大 chunk 还会在检索阶段制造问题。
当你把多个事件合并成一个向量时：
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embedding 会变成多语义混合
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检索时的“相似度”不再指向具体点
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模型召回的是“差不多相关”，而不是“正好相关”
结果是：
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你明明想提“马术”，却检索到“项目总结”
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你想提“通宵改方案”，却召回“年度回顾”
这会进一步逼迫模型用概括性语言兜底。
六、为什么关系型 RAG 更怕 TopK × 大 chunk 的组合
如果你同时犯了两个“看似合理”的错误：
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chunk 切得很大
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TopK 调得很高
那祝福几乎一定会开始“失去人味”。
原因很简单：
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每个 chunk 都已经是“总结级”信息
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多个 chunk 再叠加，只能继续总结
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模型完全没有“点状细节”可以落笔
最后生成的，往往是：
“综合多方面的合作与交流，感谢你一直以来的支持……”
这不是模型偷懒，而是你给它的输入只剩下总结空间。
七、一个更适合祝福的关系记忆切分策略
如果你的目标是“走心祝福”，而不是“关系概述”，我更推荐下面这种策略：
一条关系记忆 = 一个可说出口的细节
而不是：
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一段完整叙述
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一次关系总结
每个 chunk 控制在一句话左右
不是严格字数，而是：
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模型可以不加工就用
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拿来就能放进一句祝福里
允许信息“碎”，但不允许“混”
宁可：
- 三条独立 chunk
也不要：
- 一个三倍长的综合 chunk
八、关系记忆切分好不好，有一个非常实用的自检方法
你可以用一个非常朴素但有效的问题来检查你的 chunk 设计：
**如果我是人，
看到这条信息，
我能不能直接把它写进一句祝福？**
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如果可以 → 这是一个好 chunk
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如果需要先“整理一下思路” → chunk 太大了
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如果要“总结一下” → chunk 一定过大
这个问题比任何 embedding 指标都诚实。
九、回到春节祝福：为什么“少一点”反而更走心
春节祝福不是论文，不需要全面覆盖你们的关系史。
真正让人感到被记住的，往往只是：
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一个小细节
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一个共同瞬间
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一个只有你们知道的点
而 chunk size 的本质，是在决定：
**模型是在“点亮一个记忆”，
还是“回顾一段历史”。**
前者是走心，
后者是总结。
在关系型 RAG 的实践中，chunk 切分往往比模型选择更影响最终体验。通过LLaMA-Factory Online先把表达风格用微调稳定下来，再接入切分合理的关系记忆库，更容易判断：是切分在毁掉走心感，还是模型本身需要调整。
总结：关系记忆不是越完整越好，而是越“好用”越好
我最后用一句话收住全文：
**关系记忆库的目标，
不是让模型“知道得更多”，
而是让它“更容易说对一句话”。**
chunk size 变大之所以让祝福不走心，
不是因为模型变笨了，
而是因为你把“可说的细节”，
变成了“需要总结的材料”。
