RAG系统检索召回率低，是不是embedding模型选错了？

说实话ada-002对中文长尾词和版本号这种语义区分确实不太行，我试过换成bge-large-zh，召回率明显上来了。不过你这问题可能不全是embedding的锅，chunk切分方式也值得看看，技术手册里版本变更这种信息经常被拆得稀碎，试试按章节标题或者语义边界切，别死板按字数。另外检索策略上，可以加个rerank环节，比如用bge-reranker把召回的top20再精排一下，能救回来不少。你先用现成的中文embedding模型跑个对比，再调其他环节，一步步来别急。

检索策略影响更大，试试混合检索加BM25，光换embedding解决不了版本语义偏移。

这问题我踩过类似的坑，baai/bge-large-zh-v1.5这类中文embedding在技术文档上比ada-002强不少，你可以先换个模型试试。不过我觉得你这情况更像chunk切分和检索策略的问题，特别像“第三版接口”这种带版本号的查询，得考虑把文档标题和版本信息一起embedding进去，不然语义很容易偏。另外建议查一下choma的检索返回是不是只用了向量相似度，可以试试加个MMR或者rerank，把相关性分数重新排一下，效果可能会立竿见影。

换bge-m3或m3e试试，中文场景比ada-002强不少，另外检索时考虑下关键词权重，问题可能出在混合检索上。

你这问题大概率不是embedding的锅，先查查chunk重叠和元数据过滤，第三版这种版本敏感信息得靠检索策略兜底。

建议先看看检索策略，试试混合检索加rerank，比光换embedding模型见效快。

中文技术文档试试bge-m3，ada-002对中文长尾词确实不太行，另外建议查下检索策略是不是该上重排序了。

光换embedding解决不了这个问题，你举的例子更像查询意图和文档内容对不上。ada-002对中文长尾词确实一般，试试bge-m3或text2vec-large-chinese，但先别急着重训，建议检查下chunk是不是把版本号或关键词拆散了。另外你召回率低有多低？TopK设多少？可以试试加一层BM25混合检索做rerank，很多时候问题出在纯向量检索对精确匹配不友好。

换bge-m3或m3e试试，中文场景比ada-002强不少，另外查查元数据过滤，版本问题光靠向量不好解。

chunk调参救不了语义错位，先看看是不是检索时没带版本过滤条件，不然换啥模型都白搭。

这问题多半不在embedding，混合检索加个rerank试试，关键词匹配对“第三版”这种词很关键。