RAG系统检索到的文档太多太杂，怎么让LLM只挑有用的？

我最近也在弄这个，试了一圈感觉重排序比调阈值靠谱多了，像bge-reranker那种模型效果立竿见影，不过得注意别把延迟拖太高。另外你也可以试试让LLM先对chunk做个相关性打分再决定用哪些，虽然多一步调用，但能省掉后面乱回答的麻烦。几百篇文档其实不算多，要不要考虑直接上更细粒度的元数据过滤？比如按文档标题或者章节先粗筛一轮再进向量检索，这样召回质量能稳不少。

试过用Cohere Rerank或者bge-reranker做重排序没？先粗筛top50再精排取前5，比单纯调相似度阈值靠谱很多。另外你可以在prompt里加一步，让LLM先判断每个chunk跟问题的关联度，输出“有用/没用”再决定要不要参考，这样能减少噪声干扰。不过注意别让过滤本身吃掉太多token，最好先压缩一遍再给模型。

试试先粗召回再让embedding模型rerank，比如cohere的API，能把不相关的chunk压掉不少，保住阈值下限。

可以试试给检索结果加个LLM自带的打分过滤，让模型先判断题文相关再答，LangChain里写个自定义链就行，效果比阈值稳。

我之前也卡在这一步，后来加了个cross-encoder做重排序，效果提升挺明显的。就是先粗召回个二三十条，再用rerank模型精排取top5，比单纯调阈值靠谱多了。LLM自己过滤的话可以试试让它先输出相关段落编号再回答，不过会多花token，得看你怎么权衡。

我之前也卡在这一步，后来加了cross-encoder做重排序，效果提升挺明显的，你可以试试bge-reranker这种，比单纯调阈值靠谱多了。另外检索阶段可以多召回一些，比如top50，再用rerank压到top5给LLM，这样既不容易漏也不会太杂。让LLM自己过滤也行，但得多一轮调用，成本和延迟都上去了，看你能不能接受。还有个小技巧是把chunk切小一点，粒度细了相关性判断会更准。