用Cursor写RAG应用，结果检索总是返回无关内容，咋调？

512字符不分块重叠，很容易把“团队介绍”和“营收”混在同一段里，检索时向量就被稀释了。建议先按标题或段落切，chunk控制在200-300字并加10%重叠，再试试给每个chunk补上“文档标题+章节”这类metadata做过滤。调试时可以先把query和top10 chunk原文打出来看，十有八九是切分把关键信息埋了，不一定是Cursor生成代码的锅。

512切太死，先加重叠试试，再不行就上rerank。

先把chunk overlap加上，再换个中文embedding试试，bge-small对长文本不太行。

512字符不重叠切分对财报类PDF基本就是灾难，关键信息很容易被腰斩，检索时自然匹配不上。可以试试按段落或标题切，加上50-100字符重叠，再给每块补上文档名、章节这类metadata方便过滤。另外bge-small对“营收”这种词的语义匹配不算强，query改写或者加个关键词召回做混合检索会稳很多。调试的话先把top10 chunk打出来看看到底召回了啥，比盲调参数快。

先试试加50-100字符重叠再切，营收这种关键词很容易被切碎。bge-small中文其实一般，换bge-base或m3e对比下。

512固定切还不重叠，营收数据大概率被拦腰截断了，检索到团队介绍太正常。先把chunk改成按段落或标题切，加个100字左右重叠，再给每块补上文档名和章节的metadata。调试时别急着换模型，直接把你query和top5块的原文打出来看，基本一眼就能定位问题。bge-small对短query其实够用，多半是切分把关键信息切碎了。

先别急着换模型，512固定切没重叠，关键信息很容易被切散，bge再强也白搭。

这个思路不错，收藏了。

先查查embedding是不是真把query编码对了，再试试加个metadata filter按文档类型过滤，能筛掉不少无关块。