上一章說，程式先找出相關段落，再把原文和問題一起送給模型 (Model)。但範例裡，那些短段落已經準備好了。

公司實際交來的可能是一整份說明，裡面同時談密碼、個人資料與帳號停用。這些可以拿來搜尋的段落，是怎麼從完整文件裡切出來的？又為什麼不能隨便切？

先看同一份《帳號說明》中的幾句話：

帳號用途 公司帳號用來登入內部系統。

忘記密碼 忘記密碼時，到設定頁點「忘記密碼」，重設連結會寄到帳號信箱。 上述方式只適用於仍能收取帳號信箱郵件的人；若已無法收信，請聯絡資訊窗口核對身分。

個人資料 變更顯示名稱可在個人資料頁完成。首次登入時，請先確認個人資料是否正確。

帳號停用 離職時，帳號由資訊窗口停用。

現在讀者問：「公司帳號忘記密碼，而且帳號信箱已經收不到信，該怎麼辦？」

文件有答案：收不到信時，要聯絡資訊窗口。但假如只找到「到設定頁點忘記密碼」那一句，卻沒把下一句一起送入，模型這次收到的資料就少了關鍵條件。

切成小塊，是為了每次能選取一部分

把文件切成一塊一塊可分別搜尋、取回的文字，叫做文件分塊 (Chunking)。一塊可以是一句、幾段，也可以保留一個完整小節；沒有規定每塊一定等於一段。

先分清兩個時間：

若沿用上一章的向量搜尋 (Vector Search)，程式可以在準備時，替每塊文字算出並保存一組用來比較的數值，叫做向量 (Vector)；提問時再比較問題與各塊。關鍵字搜尋 (Keyword Search) 則有別的找法。切分先決定「有哪些文字會綁在一起被取回」，搜尋才從中選。

為什麼不總是整份送？文件很短、也容易選中時，整份提供就可能夠用。文件很長或混了很多主題時，選出相關部分能減少這次帶入的文字；模型可處理的輸入也有上下文視窗 (Context Window) 上限。分塊是整理資料的一種方法，不是每份文件都必須做的儀式。

同一份原文，三種切法會帶入什麼？

先想一下：把每句各放一塊，讀者的問題又包含「收不到信」，只拿到操作那句會夠嗎？

練習固定取回含「忘記密碼」操作的那塊，只讓切法改變，方便看出差異：

所以問題不只是「切多短」。一塊被單獨拿出來時，讀者還能知道它在講什麼、什麼條件下成立嗎？

最短的不一定最好，按主題也不是萬用答案

「上述方式」要和哪個操作一起看？表格下方的例外適用哪幾列？若一刀把兩者分開，就可能把原本完整的規定拆成不完整的依據。反過來，一塊塞進太多主題，也可能不利於找出細節，並增加取回後帶入的文字。

有時一個主題本身就很長，仍須再切。常見做法是讓相鄰塊重複保留一小段文字，稱為重疊 (Overlap)。例如第一塊有操作步驟，第二塊放適用條件時，也帶上前面的操作，讓「上述方式」有對應對象。但重複內容也占空間，不能保證重要條件一定沒被切開。

另一種做法是找到操作後，再取回相鄰段落。這是改變「搜尋後帶回多少內容」，和事先讓各塊重疊是兩件事；本章練習刻意只取一塊，先看清切法本身的影響。

因此，實際切分可以先尊重標題、小節與完整句子，再依文件長度調整，最後用真實問題檢查：需要的條件有沒有一起取回？是否帶了大量無關文字？沒有一個長度能保證所有文件與問題都最合適。

原文與來源要一起留下

文字切開後，仍應能找回它屬於哪份文件、哪個小節及哪個版本。例如這個片段附上「《帳號說明》／忘記密碼／v1」，程式才能把來源一起提供，也方便人回查完整內容。

這些資訊要由程式實際保存與提供，模型不會因為看到一段文字，就自動知道原本的頁碼與版本。

回到本章問題：完整文件經過切分，成為可以分別取回的文字塊；切在哪裡，會影響哪些條件隨原文一起進入模型輸入。 分塊沒有替模型學新知識，而是在整理回答時可取得的資料。

參考：Microsoft 的文件分塊說明。查核日期：2026-10-09。保留上下文、切分粒度、重疊及來源資訊的取捨依此說明；練習使用固定句子與固定選取規則，不測試真實搜尋排名或模型回答。