diff --git a/kb_workflow/srt/semantic_engine.py b/kb_workflow/srt/semantic_engine.py
index d36d5ce..0827e7d 100644
--- a/kb_workflow/srt/semantic_engine.py
+++ b/kb_workflow/srt/semantic_engine.py
@@ -567,24 +567,44 @@ class UnifiedSegmentationStrategy:
         return all_segments
 
     def _fallback_chunk(self, chunk_text: str, offset: int) -> List[VideoSegment]:
-        """对单个分块使用规则分段
+        """对单个分块使用规则分段（降级）
 
         Args:
             chunk_text: 分块文本
-            offset: 该块在原文中的起始位置
+            offset: 该分块在原文中的起始位置
 
         Returns:
             VideoSegment 对象列表
         """
-        # 简单实现：将整个块作为一个分段
-        return [
-            VideoSegment(
+        # 创建虚拟的分段对象用于规则分段器
+        # 规则分段器需要 Segment 对象列表，我们创建一个包含整个文本的虚拟分段
+        from kb_workflow.srt.parser import Segment
+
+        virtual_segment = Segment(
+            index=1,
+            start_time=0.0,
+            end_time=1.0,
+            text=chunk_text
+        )
+
+        # 使用规则分段器
+        paragraphs = self.fallback_segmenter.segment([virtual_segment])
+
+        # 转换为 VideoSegment，并设置正确的偏移量
+        segments = []
+        current_pos = offset
+        for para in paragraphs:
+            # 计算该分段在原文中的位置
+            seg = VideoSegment(
                 title=None,
-                content=chunk_text,
-                start_index=offset,
-                end_index=offset + len(chunk_text)
+                content=para,
+                start_index=current_pos,
+                end_index=current_pos + len(para)
             )
-        ]
+            segments.append(seg)
+            current_pos += len(para)
+
+        return segments
 
 
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