用向量数据库做RAG，召回效果总是不太理想，大家怎么调优的？

试试混合检索吧，向量+BM25互补效果挺明显的，尤其数字类query召回准很多。

重排序别只依赖向量相似度，用cross-encoder模型对候选集精排，稳定性会好不少。

试试混合检索吧，关键词BM25加向量分数融合，很多坑都能填上。

遇到过类似问题，后来发现光调向量那块儿真不够，你说的混合检索挺关键，我加了个BM25关键词召回跟向量结果做融合，营收这种数字类问题明显准多了。另外query扩展也别忽略，简单把同义词或年份变体塞进去重查一次，有时候比换模型还管用。索引参数像efConstruction主要影响召回上限，但你这场景瓶颈大概率不在索引，先试试把分块改成按语义段落切，别死磕固定字数。重排序你用了但效果不稳，可能得看下是不是候选集太窄，先把top50捞回来再排，别只取前10。

这问题太典型了，我当初也卡在这。除了分块，建议你把检索的top-k调大点，比如先拿回20个片段，再用rerank精排，效果比单纯调HNSW参数明显。另外可以试试在query里加年份实体，或者直接做混合检索，把BM25的结果和向量结果融合一下，很多案例里这招挺管用的。

说实话你这情况我太熟了，之前做金融问答也栽在“2023营收”这种数字和时间敏感的问题上。单纯靠向量召回，对这类事实性、具指性的query天然不敏感，因为embedding学的是语义相似，不是逻辑精确。我的经验是，混合检索几乎是必须的，BM25或者ES的全文检索能先锁死包含“2023”和“营收”的片段，然后再用向量去重和重排，效果比单靠向量稳定得多。另外你提到重排序，我建议别只用交叉编码器，可以试试把query和chunk拼接后让LLM自己打分，或者用更轻量的规则过滤——比如先正则提取年份、金额这类实体，把不匹配的候选直接删掉。至于HNSW的efConstruction，说实话对召回率影响很小，它主要影响建索引时的图质量，真正影响query精度的是efSearch（搜索时扩大候选集），你调大这个值试试，但别指望质变。还有一个容易被忽略的点：分块策略别只看字数，得按语义边界切，比如用段落标题或markdown结构去切，Milvus里存好父子块ID，检索子块后直接返回父块上下文，这样信息完整度会高很多。我猜你现在的瓶颈可能不在检索本身，而是文档切片时把上下文切碎了，导致就算找到相关片段也缺前后文，LLM没法判断年份归属。你可以试试把切片重叠率从0提高到30%，或者用滑动窗口配合元数据过滤（比如给每个chunk打上“年份”、“章节”标签），检索时先用filter缩小范围。最后想说，别迷信bge-large，中文场景下试试text2vec-bge-large或者m3e，有时候不同模型对数字和专有名词的表示差异挺大的。你重排序用的是bge-reranker还是cohere的API？如果是前者，可以试试把query和doc的交互方式改成更细粒度的token级比较，有时候比单纯输出分数有用。

混合检索真的建议试试，关键词加向量一起上，很多坑直接避开。另外HNSW参数对精度影响其实不大，efConstruction主要管索引速度。

看到你说试了分块和换模型，我猜你大概率是卡在“语义相似≠答案相关”这个坑里了。bge-large-zh做向量召回其实已经够用，但纯向量检索对“2023年营收”这种带明确约束的query天然不敏感，因为embedding会把数字和年份信息压缩得比较模糊。我自己的经验是混合检索（BM25+向量）能救回来不少，尤其对这类带实体和数值的问题，关键词匹配往往比向量更直接。另外你提到重排序，如果用的还是纯向量相似度重排，建议换成cross-encoder或者LLM-based reranker，效果会明显不一样，但要注意推理耗时会增加。HNSW的efConstruction其实对召回精度影响没那么大，efSearch才是你线上查询时该调的，调高一点能减少丢召回，但别超过512否则延迟受不了。最后，如果文档里表格和段落混排，建议单独把表格提取出来用规则匹配，否则切碎后数据关系全乱了，这个问题比调索引参数优先级高得多。

说到数字这种精确信息，光靠向量检索确实容易翻车，我建议你试试混合检索，把BM25或者关键词匹配的结果跟向量结果做个融合，对年份、金额这类实体特别管用。另外query扩展我试过，用LLM把问题拆成几个子查询再分别检索，召回会稳不少，但延迟会上去。HNSW的efConstruction影响的主要是索引构建精度，对查询阶段影响不大，你倒是可以把查询的efSearch调大点试试，能稍微提升一点召回。最后如果还是不稳，可以给切片加个标题或者摘要再embedding，能让向量更聚焦主题。

混合检索真的值得试，光靠向量召回数字类信息特别容易翻车，比如营收这种带年份的，用BM25关键词匹配往往更准。另外可以试试把query里的核心实体（比如年份、指标名）抽出来做强制过滤，再拿向量结果去重排，效果比单纯调HNSW参数明显。efConstruction对召回影响不大，主要还是看efSearch。你重排序用的啥模型？换个cross-encoder试试可能稳定性会好很多。

“2023年营收”召回成“2022年”这种，多半是切片把年份和数字切散了，或者embedding对数字本身就不敏感。建议先试试混合检索，BM25对这类精确关键词特别管用，再用RRF融合，比单纯调HNSW参数见效快。query扩展也可以做，但别用LLM瞎扩，容易引入噪声，不如直接抽关键词做多路召回。efConstruction影响没那么大，efSearch调高点更实际。

混合检索确实值得试试，纯向量对数字和年份这种细节本来就不敏感，加个BM25把关键词召回一起融合排序，2022和2023这种问题能压下去不少。HNSW的efConstruction影响的是建索引时的图质量，efSearch才是查询时该调的，你可以先把efSearch拉高看看召回有没有变化。query扩展也可以做，但别用LLM瞎扩，容易引入噪声，不如先拿同义词词典或者把问题里的时间、实体抽出来做过滤。重排序那层如果用的是bge-reranker，记得把候选集放大到50-100再排，只给10个候选它也没啥发挥空间。

你这个情况其实挺典型的，纯向量检索在遇到“2023年营收”和“2022年营收”这种就差一个年份的场景时，embedding很容易把两者当成几乎一样的语义，因为整体句式太像了。我之前也踩过这个坑，后来发现光调分块和换模型确实到瓶颈了，得从检索链路上多管齐下。混合检索真的值得试，把BM25这类关键词召回和向量召回做融合，像年份、数字、专有名词这种硬匹配，稀疏检索往往比稠密向量靠谱得多。query扩展也有用，但别只做同义改写，可以试试让LLM先把问题拆成带约束的结构化查询，比如时间、指标、实体分开，再去过滤或加权。另外元数据过滤别忽略，如果文档切片时能带上年份、章节这类字段，检索前先做一层filter，能直接砍掉大量干扰项。HNSW的efConstruction主要影响建索引时的图质量，对召回精度有一定影响但通常不是瓶颈，efSearch调大点反而更直接。重排序那层建议别只用交叉编码器打分，可以结合规则做后处理，比如问题里出现年份就优先保留匹配年份的片段。

混合检索加query改写挺管用，HNSW的efConstruction调高对召回确实有帮助。

你这个情况挺典型的，我之前做类似项目也踩过一模一样的坑。问“2023年营收”召回“2022年营收”，本质上不是模型不够强，而是纯向量检索对数字、年份这类细节太不敏感了，语义空间里这俩片段几乎挨在一起。我的经验是混合检索真的是刚需，BM25这类关键词召回能把“2023”这种精确token直接命中，再和向量结果做融合，比如用RRF，提升立竿见影。query扩展也值得试，但别搞太花，简单点的同义改写或者让LLM把问题拆成几个子查询就够了，太复杂有时反而引入噪声。HNSW的efConstruction主要影响建索引时的图质量，efSearch才更直接影响召回率，你可以先把efSearch调大试试，代价是延迟。另外重排序那层别只用交叉编码器打分了事，可以考虑把时间、文档来源这些元数据也塞进去做过滤，比如先按年份字段筛一遍再检索。说到底RAG召回是个系统工程，光靠调分块和换模型确实很难稳定，得从检索链路整体去补。