RAG系统里文档太多时，检索效果反而变差了怎么办？

几千份文档全塞一个索引确实容易这样，召回时相似片段互相打架。我们之前也踩过坑，后来先按业务线或文档类型做一层粗分类，再各自建索引，效果明显好不少。另外可以加个rerank模型对召回结果二次排序，合同这种敏感内容最好再加个元数据过滤。

几千份文档混在一起确实容易乱召回，先按业务线粗分索引再检索会稳很多。

几千份文档直接混在一起检索，embedding很容易被相似句式带偏，合同这种模板化文本尤其明显。先做一层粗分类再分索引我觉得挺靠谱，比如按项目或文档类型拆开，检索时先路由到对应子库。另外可以加个rerank模型把召回结果再过一遍，亲测比单纯调chunk管用。还见过有人用元数据过滤，把项目ID塞进检索条件里，也能避免串项目。

这个问题挺典型的，文档量一上来检索质量断崖式下跌，很多时候不是embedding不行，而是索引里混了太多语义相近但业务上完全不该放一起的内容。你说的合同串项目，我第一反应就是元数据没管住，光靠向量相似度去兜，跨项目的高相似片段太容易被召回。粗分类再分别建索引我觉得是有效的，但别只分一层，最好按业务线加文档类型做两级过滤，检索时先把范围收窄。另外可以试试混合检索，BM25加向量召回再重排，纯向量在专有名词和编号上经常吃亏。还有个容易被忽略的点是chunk里要带上来源标识，比如项目名、文档标题，不然重排模型也难判断该不该留。你们现在有没有给每个chunk打结构化标签，还是全都平铺在一个大索引里？

几千份文档不先做粗分类和元数据过滤，光换模型肯定白搭，试试按项目隔离索引。