RAG部署时，检索结果老是不准，是分块策略问题还是embedding选错了？

我觉得你这大概率不是embedding的问题，BGE和text2vec对中文合同都不至于这么拉胯。固定512无重叠切块在合同这种强结构文本上很吃亏，条款被拦腰截断语义就散了，建议先试试按段落或语义切，或者至少搞个200-300的小块加部分重叠。另外你说top-5完全不对，有没有可能检索方式本身是关键词匹配而不是向量召回？合同里“甲方乙方”这种实体高频出现，embedding容易被带偏，先跑个实体识别把关键条款和数字摘出来做辅助过滤，会比直接向量检索靠谱很多。

固定512字符无重叠切合同文本确实容易把条款语义切断，尤其法律条文经常跨段落引用，top-5里出现答非所问太正常了。我建议你先试试按章节或条款切，至少保留段落边界，再考虑加个20%的重叠。embedding方面BGE对中文合同类垂直文本其实不算最优，但问题可能更多出在切块上，你可以先用同样的embedding对比一下不同切块方式的效果。实体识别倒不是必须的，但如果合同里甲方乙方、日期数字很多，做一遍粗粒度实体标注再检索确实能提升精度，不过别一上来就上重武器，先调分块和检索的routing逻辑。

说实话我盲猜大概率是分块策略的问题，512字符硬切对合同这种结构化文本挺伤的，条款经常被拦腰截断，语义就不完整了。之前我处理法规文档也踩过类似的坑，后来改成按标题或条款边界切分，检索准确率明显提上来一截。embedding的话BGE中文效果其实还行，text2vec确实弱一点，但你先别急着换模型，试试把块大小调到300-400带点重叠，再做下关键词加权，可能改善很大。实体识别倒不急，那是后面做重排或过滤用的，现在top-5都找不对，先解决召回源头吧。

512固定切块太粗暴了，合同条款语义本来就长，试试按章节或语义段落切，embedding先别急着换。

512无重叠切合同这种硬文本确实容易把条款拦腰截断，语义直接散了，先改成按条款或段落切、加个10%到20%重叠试试，说不定比换embedding管用。BGE中文其实够用，但合同里一堆甲乙方、金额、日期这种实体，纯向量召回容易飘，可以配个BM25做混合检索。实体识别不一定非得上，但把关键字段抽出来做metadata过滤，命中率会稳不少。

合同文本固定512字符切块确实容易出问题，条款经常被拦腰截断，检索时语义对不上太正常了。建议先换成按条款/段落切，加个几十字符重叠，再试试bge-m3或者bge-large-zh，text2vec在长文本上召回一般。实体识别不是必须的，但合同里甲乙方、金额、日期这些关键信息可以先抽出来做元数据过滤，配合向量检索效果会稳不少。

512固定切合同肯定不行，条款被切碎了语义就散了，先试试按段落或标题切再叠个50字重叠看看。

合同文本这种场景固定512字符切块真的很容易出问题，条款跨块被截断，检索出来的片段语义不完整，top-5不准太正常了。我之前做类似项目时也踩过这个坑，后来改成按条款标题和段落做语义切分，效果提升很明显。embedding这块BGE中文其实不差，但合同里大量专业术语和相似句式，建议你先拿几十个真实query手动测一下召回，看是召回阶段就没捞到还是排序阶段被挤下去了。实体识别不一定非要前置，但合同里甲乙方、金额、日期这些关键实体如果能在chunk里保留完整上下文，对检索帮助挺大的。另外可以试试加个rerank模型做二阶段排序，bge-reranker对中文合同场景通常能拉回不少。还有个容易被忽略的点是PDF解析质量，如果表格和条款编号提取乱了，再好的embedding也白搭。建议先做个小的评测集，把切块、embedding、rerank几个变量分开验证，不然容易瞎调。