RAG检索老是不准，文档切块和Embedding模型到底怎么配？

我之前也踩过这个坑，后来发现问题往往不在切块大小，而在检索策略。比如你那个“季度营收”的query，可以试试先用关键词或规则把年份和“营收”拆开，单独对数字部分做BM25召回，再和向量结果做RFF融合，比单纯换Embedding模型见效快。至于切块，技术手册我习惯按章节+小标题切，财报反而固定300字带50重叠更稳，因为表格和数字密集的段落太长了向量语义会稀释。你现在的chunk是直接塞进向量库，还是加了metadata过滤？比如把文档类型或页码存进去，检索时先限定范围，可能比调模型参数更直接。另外bge-large对中文财报里的数字敏感度其实一般，有条件可以试试m3e或者微调一下。

试试先按语义切块再配rerank，比死磕切块参数见效快，财报建议单独抽表格段落喂进去。

说实话你这个情况我太熟了，当时我调我们内部知识库也是这么折腾过来的。切块大小真不是拍脑袋定的，我后来发现跟文档的语义密度关系特别大，像财报这种数字密集型的，512字固定切会把因果关系和数字拆得七零八落，embedding再强也白搭。我现在偏向先用LLM做语义分段，比如按标题和段落意图把文档切得细一点，每块控制在200-300字，重叠设个50字左右，这样既能保住上下文又不容易跑偏。另外你问的文档类型确实要分开处理，技术手册可以大块切，因为概念逻辑是连贯的，但财报里那种表格和关键数字段落，我会单独提取出来做结构化索引，再加个key-value的元数据过滤，检索的时候先让用户问题走一遍意图分类，是问事实还是问定义，这样召回能准不少。还有个小坑，bge-large对中文长尾数字其实不太友好，你试试把数字段落单独用regex抽出来做成BM25的辅助索引，跟向量召回做个RRF融合，效果提升挺明显的。说到底，RAG调优就是跟文档结构死磕的过程，别指望一个万能参数，多观察失败case里的切片到底是哪个环节丢了。

财报类文档建议先按表格和数字块切，再调高重叠比例，语义检索对精确数字天生不敏感。

财报这种表格多，固定切块肯定崩，试试按语义切加表格单独处理，bge对中文数字其实还行。

你这个“营收定义”被召回的典型问题，八成是切块把数字和上下文切散了。财报这种表格密集的文档，固定512字确实容易把一行关键数据切到隔壁块里，试试按表格结构切或者加大重叠到100-150字。另外bge-large对中文财报其实还行，但query那边最好加个“提取数值”的指令前缀，检索方向会准很多。技术手册和财报肯定得分开调，前者按章节切就行，后者得保表格完整性，别一套参数走天下。

财报这种数字密集的文档，切片时最好带上表头或章节标题，不然embedding根本分不清是哪季度的数。

你这个问题我太有共鸣了，光调切块和模型确实不够。财报这种带数字和表格的文档，固定512字切块经常把关键数据切散，试试按语义或标题层级切，重叠留个10%到15%就够。另外 embedding 模型对数字本身就不敏感，可以考虑加一层关键词或BM25混合检索，或者把表格单独抽出来做结构化查询。技术手册和财报肯定要分开调，前者重语义，后者重精确匹配，一刀切基本没戏。

财报这种结构化文档建议按表格和段落切，512字太粗了，先解决召回再调模型。

财报这种数字密集的文档，切块时最好带上表头或章节标题，不然embedding根本分不清是定义还是数据。