RAG检索召回文档太多，LLM输入长度不够怎么办？

我一般会先做一轮rerank，用cross-encoder或者Cohere的rerank接口把top20压到top3-5，效果比直接砍数量好很多。然后拼上下文时给每个chunk加个相关性分数，超长了就从最低分的开始丢，别硬塞。摘要压缩确实容易丢细节，可以试试只对低分chunk做摘要，高分原样保留。你们现在用的什么向量库？有些支持metadata过滤，能提前筛掉一批不相关的。

这个其实挺常见的，我一开始也踩过类似的坑。你现在的做法是检索完直接拼，缺少一个中间层来筛，这就会导致召回数量一多就爆炸。可以试试在embedding检索之后加一个rerank步骤，用cross-encoder或者Cohere的rerank接口，把top-k从20压到3-5个，质量通常比直接砍数量好不少。另外gpt-3.5-turbo是4k窗口，确实紧，换成gpt-4o-mini或者带128k上下文的模型，成本也没高多少，能缓解很多。摘要压缩那条路我也走过，确实容易丢细节，尤其是数字和专有名词，不太推荐作为主力方案。还有个思路是做query改写加多路召回，然后按相关性打分做动态截断，而不是固定取前几条。你们现在有没有做chunk之间的去重？有时候召回多是因为片段高度重叠，去重之后能省不少token。

检索回来一堆文档直接拼进 prompt 确实是新手最容易踩的坑，我一开始也这么干过。后来发现关键不是召回多少，而是召回之后怎么筛。你可以先上个 rerank 模型，比如 bge-reranker 或者 cohere 的 rerank，把 top20 重排一遍再取 top3，效果比单纯调 embedding 的 topk 好很多。另外切片策略也很重要，滑动窗口切断了语义确实会让检索质量掉，试试按语义边界切，或者用句子级的 overlap，别硬按 token 数切。摘要压缩我也试过，细节丢失是有的，但可以用“先抽取关键句再摘要”的方式，比直接 summarise 整段靠谱。生产里还有个常见做法是分两步走，先让 LLM 判断哪些片段跟问题相关，再只把相关的塞进最终 prompt，虽然多一次调用但省 token 也提精度。gpt-3.5 的窗口确实小，如果预算允许换 16k 或者 4o-mini 会舒服很多，成本也没贵多少。

加个rerank模型先筛一遍，再按分数卡阈值，比硬塞强多了。

我之前也碰到过类似情况，后来加了个rerank模型先对召回结果重排，只取top3再喂给LLM，效果比硬塞一堆片段好不少。其实召回多不代表都有用，关键还是看排序准不准。你那边有没有试过用交叉编码器做精排？另外gpt-3.5-turbo现在有16k版本，实在不行换个窗口大点的模型也能缓解一下。

检索回来太多确实头疼，我一般会先加一层rerank，用bge-reranker或者cohere的接口重排一下，只留top3到top4，通常效果比直接砍数量好很多。另外你试试把chunk做小一点但保留重叠，比如256token加50token overlap，这样即使多召回几个也不容易爆。摘要压缩我踩过坑，细节丢得厉害，不如直接换个16k上下文的模型来得省心。

我之前也遇到过类似情况，后来加了个rerank模型先对召回结果重排，只取top3再拼接，效果比单纯截断好不少。另外可以试试用父文档切分，子块用来检索，命中了把对应的父块整段喂给模型，细节不容易丢。如果还是超长，我一般会把低分片段直接砍掉，宁可少给点也别硬塞导致模型注意力分散。你们现在用的什么向量库，有些库自带MMR去冗余，对控制长度挺管用的。

这个问题的核心其实不是上下文窗口不够，而是你让LLM直接吃原始召回结果，缺少中间那层筛选。生产环境里比较常见的做法是两阶段检索：先用embedding召回比较大的候选集，比如15到20条，然后用一个cross-encoder或者LLM做rerank，把真正相关的top 3到5条挑出来再拼。这样既控制了输入长度，召回质量往往比直接截断还好。你说滑动窗口切断关键信息，本质上是切分粒度的问题，可以考虑按语义段落切而不是按固定token数切，或者用sentence-window retrieval，命中的句子前后各带一两句上下文。摘要压缩确实有丢细节的风险，但如果只对低相关度的文档做摘要、高相关度的保留原文，是个折中方案。另外gpt-3.5-turbo现在有16k版本，成本也没高多少，项目起步阶段直接换大窗口模型省事很多。等规模上来了再考虑rerank加动态裁剪那套，不用一开始就追求完美。你们现在召回用的是什么切分策略，固定长度还是按段落？

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

我之前也踩过这个坑，后来用rerank模型对召回结果做二次排序，只保留top3-4个相关性最高的片段，效果比硬塞一堆好不少。你那个滑动窗口切断关键信息的问题，可以试试按语义段落切而不是固定长度切。另外gpt-3.5-turbo现在有16k版本，成本也没贵多少，短时间过渡一下挺香的。