用开源模型搭RAG，中文embedding和LLM怎么选？

bge-large-zh-v1.5配Qwen2-7B这个组合本身没问题，但漏细节大概率是检索环节吞了信息，试试把chunk降到256-384，同时重叠设64，对中文长句特别管用。另外你后处理是不是直接拼top-k？建议加个rerank，bge的交叉编码器model直接排一遍，比单纯调LLM省事多了。回答时好时坏也可能跟温度设置有关，这类知识问答把温度压到0.1以下会稳很多。

bge-large-zh-v1.5配Qwen2-7B这个组合其实没大毛病，很多人都是这么搭的，问题大概率出在检索和生成之间的衔接上。你说检索出来的文档相关性还行但生成漏细节，我第一反应是top-k是不是设太小了，比如只取3条，关键信息可能散落在第4、5条里，模型压根没看到。chunk大小512和1024的差别，中文场景下我觉得更多取决于你的文档结构，如果是问答对或者段落本身很短，512够用，硬切1024反而把不相关内容塞进同一个块，噪声大了模型自然抓不住重点。还有个容易忽略的点是bge模型对query和passage的指令前缀要不要加，bge-large-zh-v1.5其实建议query前面加一句“为这个句子生成表示以用于检索相关文章”，不加的话召回质量会掉一截。生成端漏细节也可能是prompt太宽松了，你试试明确要求“只根据提供的上下文回答，逐条列出依据”，Qwen2-7B的指令跟随还行，约束一下会好很多。另外重排真的值得加，拿bge-reranker-base过一遍top-20再取前5，比单纯调embedding管用多了。

你这个配置其实挺常见，bge-large-zh配Qwen2-7B本身没大毛病。漏细节多半出在检索后直接拼上下文这一步，试试加个rerank模型比如bge-reranker-v2-m3，召回top20再精排到top5，效果会稳不少。chunk我建议别死磕512还是1024，按语义切分加个overlap更靠谱，知识库文档结构杂的话1024容易混进无关内容。另外Qwen2-7B的上下文窗口够用，但prompt里最好明确让它基于给定片段回答，不然它爱自己发挥。

bge-large-zh配Qwen2-7B这个组合本身没大毛病，漏细节大概率出在检索后处理上。你试试把chunk重叠调大一点，512配80-100的overlap，再把top-k从默认的3提到5-8，然后加个rerank模型过一遍，bge-reranker-base就够用。还有个容易忽略的点，Qwen2的prompt模板里context拼接方式会影响它对长文本的注意力，把关键段落放前面试试。