用LangChain做RAG，本地文档多了之后检索结果全是无关的，怎么调？

这问题我太熟了，之前做文档问答也是512切，结果专业词全被稀释。建议先加个reranker试试，bge-reranker-base就够用，能救回来不少；另外chunk之间最好加overlap，或者试试按标题/段落结构切，比纯按字符切靠谱得多。还有embedding模型有条件换bge-m3或text-embedding-3-large，OpenAI那个ada-002对长尾术语确实弱。调完还是乱的话，大概率是query和doc语义差距大，可以做个query改写，把专业术语扩展成句子再检索。

你这情况我太熟了，512字符对技术文档来说确实偏碎，尤其专业术语往往分布在章节上下文里，硬切很容易把概念拆散。我建议你先试试重叠窗口，比如chunk设成768带150的overlap，很多情况下比单纯调大尺寸管用，既保住上下文又不会丢太多边界信息。另外嵌入模型方面，OpenAI那个text-embedding-ada-002对专业领域术语的语义捕捉确实一般，有条件可以试试bge-large或e5-mistral这类开源模型，本地跑起来成本也不高。至于reranker，我觉得直接上吧，别犹豫，bge-reranker-base或者cohere的rerank都行，专门治这种“检索热闹但跟问题无关”的毛病，尤其你文档量级才几十份，重排的花销完全可以忽略。还有个小坑，FAISS建索引前最好做一下文档标题和章节结构的预处理，把每个chunk的父级路径存成metadata，后期过滤能省不少事。你可以先拿几个高频专属名词做个测试集，对比一下加不加reranker的top5命中率，比瞎调参数直观多了。

你这情况我太熟了，512字符对技术文档来说确实容易切碎语义，专业术语的上下文经常被拦腰截断。我建议你先试试按标题和段落结构来分块，而不是死磕字符数，PDF解析的时候把章节层级保留下来。reranker基本是必加的，尤其文档多了之后，bge-reranker或者cohere的都能让准确率上一个台阶。另外embedding可以换bge-m3或者text-embedding-3-large，OpenAI那个对中文专业词确实有点钝。

512确实偏小，专业术语一拆开上下文就散了，试试按段落或标题切，chunk overlap给个100-150。FAISS纯向量检索对术语不敏感，加个BM25做混合检索效果会明显好很多。reranker值得上，bge-reranker或者cohere的都行，召回top20再重排top3，基本能解决你说的那种串味问题。