RAG检索召回文档太多，LLM输入长度不够怎么办？

我之前也踩过这个坑，后来改成按相关性分数做个动态截断，比如只保留超过某个阈值的片段，再按位置顺序拼接，效果比固定数量好不少。另外可以试试让embedding模型直接支持长文本，像bge-m3或者jina-v2，能扛2k-8k token，省掉很多切分麻烦。不过摘要压缩确实会丢细节，我一般只在片段特别碎的时候用，或者干脆把检索结果分两轮，第一轮粗筛，第二轮用LLM自己选相关段落，这样能精准控制输入长度。你那边召回阈值设的多少？有时候top-k太大反而引入噪声。

之前搞RAG也踩过这个坑，后来直接换成按相关性分数截断，再加上一个基于文档间相似度的去重，先把冗余信息干掉，长度压力能小不少。另外你提到的摘要压缩，其实可以试试分层做，先对每个片段单独生成一句话摘要，再根据这些摘要排序，只把最相关的几个完整片段塞给模型。不过说到底，gpt-3.5-turbo上下文就那么大，实在不行就换支持更长上下文的模型，或者干脆把检索结果拆成多轮对话让模型自己挑重点，你觉得这个方向靠谱吗？

我之前也踩过这个坑，后来是先用一个小的rerank模型（比如bge-reranker）把召回的20个片段压到5个以内，再配合把每个片段截断到200 token左右，基本能稳住。摘要压缩确实会丢细节，但你可以只对排名靠后的片段做摘要，前面的保留原文，这样损失会小很多。另外滑动窗口切分的时候记得加个overlap，比如10%-15%，能减少切断关键信息的概率。你们现在embedding用的哪个维度？如果是1536维，其实可以试试降维，有时候对检索质量影响不大但能省不少token。

这问题太真实了，我当初也被卡在这过。其实你这情况核心不是“压缩”而是“筛选”，5个以上的片段全塞进去本来就不合理，生产上更常见的做法是先按embedding相似度排序，再用MMR（最大边际相关性）做一次去重重排，能有效减少信息冗余，把真正有差异性的内容留下来。至于窗口切分，别用固定大小，试试按语义段落切，比如用sentence-transformer的切分器或者直接按换行符+标题结构切，关键信息被切断的概率会小很多。摘要压缩我建议只在最后一步用，而且要让LLM输出“结构化摘要”，比如保留实体、数字、结论，而不是让它自由发挥，这样细节丢失可控。另外还有个歪招，就是检索时把query拆成多个子查询，分别检索再合并去重，有时候比单次拉回一堆片段效果更稳。你用的如果是gpt-3.5-turbo，其实也可以考虑把上下文窗口小的模型换成支持更长context的版本，或者干脆把检索阈值调高一点，只留最相关的两三个片段，先保证不超限再谈召回率。

我之前也踩过这个坑，后来是先把检索结果按相似度分数做个截断，再对前几个片段用LLM做一次压缩合并，而不是全量塞进去。关键信息切断的问题，可以试试让压缩的时候保留原文里跟问题相关的实体和数字，这样基本不会丢重点。你用的是固定top-k还是动态阈值？感觉这块调参空间还挺大的。

看到你说滑动窗口把关键信息切断了，我也有过同样的问题，后来干脆放弃固定长度切，改成按段落语义边界切，比如标题或者空行，至少保证每个片段是个完整意思，召回回来再拼起来逻辑上不碎。不过这个方法对文档结构要求高，纯文本就难搞。

关于压缩摘要，我试过用gpt-3.5-turbo做“提取式压缩”，就是让它只保留实体、数字和因果逻辑句，而不是让它自由发挥概括，这样细节丢失会少很多，但代价是得多花一次调用，延迟会高一点。

排序策略我现在用两轮过滤：先按embedding分数取top20，然后做一个轻量级rerank（可以用bge-reranker这种小模型），把真正和query相关的提到前面，最后只取前3-5个片段进上下文。这样虽然召回多，但实际塞进去的少，效果比单纯调阈值稳定。

还有个土办法，如果检索片段本身有标题或时间戳，优先保留这些元信息，让模型知道每个片段来源，哪怕拼接超长，至少它能把注意力放在高权重区域。你试过把上下文窗口换成gpt-4-turbo吗？那个128k应该够用，只是成本高，但初期调试能省很多事。

试试先按相关性截断再让LLM做rerank，比纯滑动窗口靠谱，我这边实测召回质量稳不少。

我之前也踩过这个坑，后来是直接按相关性分数做了个硬截断，比如只取top3或者top4，效果反而比硬塞5个片段好，关键信息丢失的问题其实没那么严重。另外你可以试试把检索粒度调成“段落级”而不是“窗口级”，这样每个片段本身语义更完整，就不用靠滑动窗口硬凑了。至于摘要压缩，我建议只对排名靠后的片段做，保住前面高相关的原文，这样细节和覆盖度能兼顾。

试试按相关性分数截断，再拿LLM对候选片段做个rerank，比硬切窗口靠谱多了。

我们团队之前也踩过这个坑，后来换了个思路：先按相关性阈值硬过滤一波，再对剩下文档做rerank，最后只取top3喂给模型。另外可以把检索粒度调细一点，比如按段落而不是按文档切，这样每个片段信息密度高一点，数量少也不容易丢关键内容。

摘要压缩其实没想象中那么伤，我试过用gpt-3.5-turbo做分层摘要，先每篇小摘要，再汇总，细节丢失率大概在10%左右，但换来的是能塞进更多文档。你要是怕丢细节，可以把摘要和原文都拼进去，让模型自己决定看哪个，不过这样token还是有点紧张。

你现在的滑动窗口是固定大小还是按语义切啊？我之前用固定窗口也遇到过切断问题，后来改成按句子边界对齐就好多了，你可以试试。另外如果业务允许，直接把上下文窗口换大点的模型，比如16k或32k的，省心很多，就是成本会上去一些。

试试rerank吧，先粗筛再精排，比单纯截断靠谱，关键信息不容易丢。

同感摘要容易丢细节，建议给每个片段算个相关性分数，按阈值截断比固定数量灵活多了。

试过先按相关性分数设个阈值，再按文档位置去重，能砍掉不少重复片段。另外可以把检索到的文档按段落重要性重排，优先保留包含高频关键词的段，这样5个名额能顶之前10个用。你用的滑动窗口切分时重叠比例调过吗？调到15%到20%对关键信息断裂会有改善。摘要压缩其实可以只对低分文档做，高分原文保留，这样细节损失可控。

这个方向我最近也在踩坑，试下来觉得可以先用粗召回拉多点，再用一个轻量级rerank模型（比如bge-reranker）按相关性截断到3-4个片段，比单纯按相似度排序稳不少。另外你提到摘要怕丢细节，可以试试分层摘要，先对每个文档做局部摘要，再把摘要拼一起让LLM决定哪些片段需要保留原文，这样能省不少token。还有个笨办法但有效，就是按query做个关键词命中过滤，把明显不相关的先踢掉，再走长度控制。

试试按检索分数设个动态阈值截断，或者用MMR去重，比单纯切分稳。另外摘要压缩可以只压次要段落，保住关键细节。

我之前也踩过这个坑，后面是先用粗召回top20，再做个基于关键词密度的rerank，只取跟query最相关的3-4段，效果比硬塞5段好不少。另外你可以试试把检索结果按位置信息做个去重，相邻片段经常内容重叠，合并一下能省不少token。摘要压缩确实丢细节，但对那种背景性内容够用了，关键段落还是保留原文。你用的滑动窗口切分时重叠率调过吗？我试过15%-20%的重叠，关键信息被切断的情况少很多。

试试按query做rerank，取top-3再拼，比硬塞5个强，关键信息丢的也少。

可以试试rerank，先粗召回再精排，效果比单纯调切片强太多。

建议把召回上限压到3个，配合摘要兜底，保细节和保长度得做个取舍。

试试按query做rerank只留top3，再把每段压成摘要拼一起，细节靠后续追问补。

我之前也踩过这个坑，后来是先用一个轻量级rerank模型（比如bge-reranker）把召回的top 5硬截断成top 3，牺牲点召回率换输入长度，效果比盲目切文档好。你那个滑动窗口切坏上下文的问题，可以试试按语义段落切，而不是固定token数，这样关键句不容易被拦腰截断。另外摘要压缩别用太激进的prompt，让模型只删修饰词保留数字和专有名词，细节丢失会少很多。你们现在有对切分后的片段做去重吗？有时候重复内容也占不少token。

我们之前也踩过这个坑，后来用的是重排模型（比如bge-reranker）先粗筛一遍，再按相关性阈值截断到3-4个片段，效果比单纯滑动窗口稳定很多。摘要压缩确实会丢细节，但可以只对长文档做分层摘要，保留每个小段的要点，再跟原文拼接，试过能省不少token。另外如果gpt-3.5不够用，可以试试把系统提示词精简，或者干脆用gpt-4-turbo的长上下文，成本高一点但省心。你们现在检索的文档平均多长？有没有试过按段落而不是固定窗口切？