RAG检索召回文档太多，LLM输入长度不够怎么办？

试试先按query做rerank，只留top3再拼接，比硬切窗口靠谱，信息丢得少。

我之前也踩过这坑，后来直接调成按相关性阈值过滤，比固定数量灵活多了。

我之前也踩过这个坑，后来是直接给召回片段按embedding相似度排序后，再用MMR去重，能压掉不少冗余信息，同时保住关键句。你要不试试对每个片段先做一次轻量的相关性打分，只取前3个进上下文，比单纯拼长度靠谱。另外，如果预算允许，可以切到支持更长上下文的模型，比如Claude或gpt-4-turbo，省心很多。

试试按query做rerank，先粗筛再精排，只留top2-3个片段，效果比硬切好很多。

你embedding向量库里存的是啥粒度？按段落分的话，试试搜完再按段落合并，比滑动窗口强。

试试先按query做一次粗排，只留top3再拼，或者用map-reduce让每段先自己总结，最后合一遍。

我之前也是硬拼，后来发现过滤掉低相似度的片段比啥都有用。

试试按query做重排序，取top-3塞进去，比硬切靠谱，召回多不如召回准。

我之前也踩过这个坑，后来是直接按相关度分数卡了一个硬阈值，比如只取top3，再配合每个chunk的字符数上限，基本能稳住。你说的摘要压缩丢细节确实存在，不如把召回内容按句子切块后做个去重再拼，能省不少token。另外试试让gpt-3.5自己判断哪些片段是冗余的，做一轮粗过滤，比单纯排序灵活点。窗口切分关键信息被切这事，我后来改成重叠50%的滑窗就缓解了不少，可以试试。

我之前也踩过这个坑，后来发现关键不在“硬切”文档，而是先做一轮“相关性重排”。比如用bge-reranker或者cohere的rerank接口，把召回的20个片段重新打分，只留top3-5个最相关的，这样长度问题基本就缓解了。滑动窗口切分确实容易切断语义，我后来改成按段落或语义块切，配合一小段重叠，效果稳定很多。至于摘要压缩，我觉得可以分两级用，先对每个文档片段做轻量摘要，再对最终要进LLM的拼接做一次压缩，但前提是你的下游任务对细节没那么敏感，否则确实丢了就找不回来。还有个土办法，如果检索结果里明显有重复表达的段落，可以直接用MMR（最大边际相关性）去重，既能减长度又能保留多样性。另外也可以考虑换模型，比如Claude的200k上下文或者gpt-4-turbo的128k，虽然贵点但省心，前期调试成本低。你项目刚起步的话，建议先把rerank加上，其他优化后面再慢慢迭代。

我之前也踩过这个坑，后来是先用embedding相似度做个粗排，再拿粗排top结果跑一遍cross-encoder精排，能砍掉不少无关片段。另外切分时重叠部分设大一点，比如20%，关键信息被切断的概率会小很多。摘要压缩确实容易丢细节，不如试试让LLM先做相关性判断，只保留它认为有用的句子。你目前检索的top-k是固定值还是动态调的？

这个阶段别急着上摘要压缩，试试把召回阈值调严一点，比如按相似度分数卡个0.75以上，同时限定最多取3-4个片段，宁可少而精也别贪多。另外可以按文档结构做rerank，用bge-reranker这类模型把最相关的段落排前面，再截断到窗口内，比单纯滑动窗口靠谱。你那边切分时有没有试过带重叠的递归切分？比如按标题层级先切大块，再在小块里保留前后文，关键信息断掉的情况会少很多。

试试先粗排再精排，用rerank模型把最相关的5个挤进窗口，比硬切靠谱多了。

试试先按embedding相似度排序再截断，或者用MMR去重，比单纯调窗口稳得多。

我这边也踩过类似的坑，后来发现与其纠结怎么把文档塞进去，不如先想清楚检索回来的东西到底哪些是真正必要的。可以试试给每个片段算一个跟query的余弦相似度分，然后按分数从高到低截断，而不是均匀地按位置取，这样能保留下最相关的几个段落。关于窗口切分导致信息断裂的问题，我现在的做法是切的时候保留前后各50字的重叠区，再把关键词预测和实体提取结果作为元数据存下来，召回后先按实体匹配度重排，这样即使某个窗口被截断，其他窗口里也可能带着相同实体，不至于完全丢信息。还有个思路是两级过滤，第一级用GPT-3.5-turbo的16k版本快速判断每个片段跟问题的相关度，打标成“高/中/低”，只把“高”的拼进最终上下文，实测比单纯用embedding距离准不少，但要注意这步本身也消耗token，得控制候选数量。至于摘要压缩，我建议别全量摘要，只对排名靠后的长尾片段做一句话式压缩，保留核心名词和数字，正面细节还是靠前面的原文扛，这样既省长度又不至于丢太多硬信息。你现在的检索top-k设的是多少？如果超过8个，可以先把k降到5，再用上面的重排策略，多数场景下质量损失其实很小。

试试先粗排再精排，用交叉编码器重排top5，比单纯截断稳得多。

试试先做rerank吧，比如用bge-reranker或者cohere的rerank模型，把召回结果压到2-3个最相关的片段，比单纯截断靠谱多了。另外你提到滑动窗口切分的问题，可以试试重叠部分留多一点，比如50%的重叠率，关键信息被切断的概率会低很多。至于摘要，其实可以分两层，先粗筛再对Top K做摘要，这样细节损失会小一些。我自己项目里是召回30个，rerank后留5个，再按相关性阈值动态决定要不要裁掉，基本没爆过上下文。

这个问题太真实了，我当初也被卡在这。后来试了召回后先按embedding相似度排序，再设个硬阈值直接砍掉尾部相关性低的，比单纯按窗口切确实稳。另外你怕摘要丢细节的话，可以试试分层摘要，先对每段做一句话压缩，再让LLM基于这些压缩摘要去判断哪些原文片段值得展开。还有个土办法是给每段按关键词和query的重叠度打分，过滤完再拼，基本能压到5段以内。

我一般会先做一轮rerank再截断，比如用bge-reranker或者cohere的rerank接口，把top20压到top5，效果比直接截断好不少。摘要压缩确实容易丢细节，可以试试只对低分文档做压缩，高分文档保留原文。另外gpt-3.5-turbo现在有16k版本，成本也没贵多少，临时顶一下挺香的。