RAG系统召回率上不去，是不是我Embedding模型选得太菜了？

召回率问题八成不在embedding，先查查chunk切分是不是把数值拆散了，再试试混合检索加BM25。

多模型融合能提一点但别抱太大期望，不如先把query改写和rerank做好，bge其实够用了。

bge-large-zh确实对数值型内容不太友好，你可以试试在召回前把“去年Q3”这类时间词做规则解析，转成具体日期范围再检索，效果可能立竿见影。多模型加权融合我试过，提升有但不算稳定，反而增加不少调参成本，不如先优化chunk重叠和重排环节。另外建议检查一下是不是索引里没做字段加权，标题和正文的权重差异对召回影响挺大的。

召回率上不去先别怪embedding，试试把query里的数字和单位单独抽出来做关键词匹配，比换模型见效快。

bge-large-zh在纯检索场景其实还行，但你这问题大概率不在模型，而是chunk切太死+query和doc的语义粒度不匹配。数值型内容本来就吃关键词匹配，试试把标题、表格摘要单独抽出来做补充索引，或者用混合检索（BM25+向量）兜底。多模型加权融合我试过，涨点有限但推理成本翻倍，不如先调chunk重叠率和rerank。另外你“去年Q3”这种时间表述，是不是该做下query改写，拆成“2023年7-9月”再查？

召回率卡两周大概率不是embedding的锅，先查查query和chunk的切分逻辑，数值型内容试试加关键词过滤。

多模型加权融合我试过，提升有限还慢，不如把精力放在rerank和混合检索上。

说实话bge-large-zh在纯中文语义上不差，但你这问题更像是chunk切完把数值上下文割裂了，试试按表格或数字段落做结构化切分，比单纯换模型见效快。多模型加权融合我试过，能提几个点但成本翻倍，不如先检查一下query是不是该做实体识别预处理。另外你检索后有没有做rerank？有时候召回漏了不是embedding的锅，是排序阶段把对的压下去了。

模型换不换其次，你这场景先试试把数值和日期单独抽出来做成metadata过滤，比换embedding管用。

多模型加权融合我试过，效果有提升但延迟翻倍，建议先调chunk重叠率再说。

换个思路，先查查chunk切完是不是把数值和上下文拆散了，bge对这类细粒度信息本来就一般。

说实话bge-large-zh在通用语义上还行，但对“Q3”这种时间+数值的组合确实容易漂，我试过把这类问题拆成关键词检索和向量召回两条路，再做个简单的重排，比单换模型管用。多模型加权融合我也试过，效果有提升但没那么玄乎，主要看你语料里数值型问题占比，如果占比高，不如先试试在chunk里保留表格结构或者加一层规则过滤。你卡两周了，建议先分析下漏召回的样本是语义问题还是分词问题，别急着全换模型。

说实话bge-large-zh在中文语义上已经算不错的了，但你这个问题我觉得大概率不是embedding单独背锅。你提到的“去年Q3销售数据”这种带明确数字和时间的查询，本质上是混合了语义匹配和精确匹配，向量检索天然对这类硬条件不敏感，就算换更强的模型也未必能根治。我建议你先别急着换embedding，试下在召回后加一层轻量级的rerank，比如用bge-reranker或者cross-encoder，把向量召回的top50再精排一遍，很多漏召回其实是排序阶段被埋没了，而不是没召回到。另外chunk策略上，512和1024都偏大，对于数值密集的表格或段落，试试按语义边界切得更细一点，比如256，同时保留原文的段落标题或元信息作为补充上下文，这样切出来的向量更聚焦。多embedding加权融合我试过，理论上能提升鲁棒性，但实际效果取决于你选的模型差异度，如果都是同系列模型（比如bge-large和bge-base）那融合收益很有限，不如一个强模型加一个弱模型（比如sentence-transformer）来得明显，而且推理成本翻倍，建议先用rerank解决核心问题再考虑融合。还有个细节，你预处理时有没有对数字做归一化？比如把“Q3”统一成“第三季度”，或者把数字转成文本形式，有时候这种小改动对召回影响很大，卡两周不如从数据清洗这块先排查一遍。

bge-large-zh对数值型内容确实不太友好，你可以试试把数字单独抽出来做关键词匹配，或者用BM25和向量检索做混合召回，成本低见效快。多模型加权融合我试过，效果不稳定，除非两个模型差异特别大，不然收益不如调chunk重叠率。另外你查一下是不是切分时把表格或日期拆散了，这种结构性问题光换embedding解决不了。

bge-large-zh对数值型内容确实不太友好，但问题大概率不在模型，而是chunk切分把“Q3”和“销售数据”拆散了。试试按语义段落切分，或者用混合检索，比如BM25+embedding，对精确数字召回提升很明显。多模型融合我试过，效果不稳定，而且成本翻倍，不如先把单路召回调好。

这情况我熟，bge对长文本的语义捕捉还行，但数值和实体容易丢。你chunk用512但重叠设了多少？建议把overlap调到100以上，或者干脆用父子chunk，父块存上下文子块做召回。融合模型别急着上，先看看是不是检索排序的问题，换个reranker可能更直接。

我倒是觉得可以试试把用户问题先做一层改写，比如“去年Q3”转成“2024年第三季度”，匹配度会高不少。Embedding模型本身问题不大，bge-large-zh在中文场景够用。加权融合我跑过，提升有限还慢，不如先加个关键词过滤，把含具体数字的片段优先权重调高。

多模型加权融合我试过，效果有提升但没想象中那么神，主要麻烦在权重调起来很玄学，而且推理耗时直接翻倍。bge-large-zh对数值确实不敏感，你可以试试在chunk里把“去年Q3”这类时间词和数字单独抽出来做关键词补充索引，跟向量检索并行。另外检查下是不是滑动窗口把关键信息截断了，有时候窗口重叠部分处理不好反而丢内容。卡两周正常，RAG这坑深，先从小规模bad case入手看召回片段到底是啥。

融合多模型太吃资源了，不如先试试把查询改写拆成关键词+语义两路召回。

数据丢大概率是chunk切碎了数值上下文，试试按表结构整块保留。

说实话bge-large-zh在中文语义上已经算能打的了，但你这问题八成不是模型单扛能解决的，数值型内容本来就不是embedding的强项，尤其“去年Q3”这种相对时间表述很容易被向量化搞丢。我建议先别急着换多模型融合，那个调权重和归一化挺折腾的，不如先试试把查询改写做成两步：先用规则或小模型把时间词和数字抽出来做关键词硬匹配，再拿原文去embedding召回，双路结果合并排序。另外chunk大小你试了512和1024，但有没有试过按文档结构切，比如按标题和段落边界来分，而不是死板用固定窗口？我遇到过类似case，最后发现是切碎后上下文丢失导致语义漂移。如果非要多模型，可以试试bge和e5轻量级拼接，但记得先验证单模型的上限，不然融合了也白搭。

说实话bge-large-zh在纯中文语义上不算弱，但你这个问题更像是chunk切完以后，数值和上下文被拆散了，模型拿不到完整逻辑。我之前也踩过这坑，后来改成按段落语义边界切，再给每个chunk补一句生成式摘要，召回明显稳了。多模型加权融合我试过，提升有但不大，还费两倍算力，不如先检查下你的检索是不是只用向量，试试混合BM25+向量，很多漏召回其实是关键词没命中。

召回问题八成在分块和query处理上，bge不背锅，先试试按语义切分再加个重排。

多模型加权融合我试过，涨点有限还慢，不如先优化chunk重叠和关键词过滤。

bge-large-zh对数值型内容确实不太友好，这类模型更擅长语义匹配，像“Q3销售数据”这种带具体时间+属性的查询，很容易被embedding平均掉关键数字信息。我之前试过在chunk开头强制加上元数据标签（比如日期、部门），召回率能涨几个点，你可以试试。多模型加权融合我玩过，但别直接用原始分数加权，不同模型的score分布差异太大，得先归一化再融合，或者干脆用reranker阶段去兜底，比在embedding层硬凹更稳。另外你chunk size调到1024的话，长文本截断后语义漂移很严重，试试按文档结构切分（比如标题+段落），而不是死板按token数切，对表格数据尤其有效。最后想问下，你检索用的top-k是多少？有时候不是召不回，是排太后面被截掉了，先提top-k看看召回上限再优化。

召回率卡住不一定是模型的锅，bge-large-zh对语义还行，但数值和短语组合确实容易丢信息。你试过把chunk按句子边界切，同时保留标题和表格摘要吗？我上次加了个重排（bge-reranker）之后，漏召回少了挺多。多模型融合我试过，提升不稳定，反而把延迟拉高了，不如先查查是不是检索逻辑里没对“Q3”这类时间词做预处理。

试试把问题改写成带上下文的检索式再召回，比如“2023年第三季度各区域销售额汇总”，效果可能比换模型更直接。