RAG召回太差，是不是我切块方式有问题？

说实话你这情况我太熟了，固定切块最容易把FAQ的完整问答逻辑切断。产品手册里“退货操作”和“报价条款”往往在相邻段落，512字符很容易把上下文混在一起，建议先试试按markdown标题或段落边界切，至少保住一个完整语义单元。

另外bge-large-zh在长文本检索上确实一般，你可以加一层粗排用BM25跟向量分数融合，效果通常立竿见影。重排模型不是必须的，但它对前20条做精排确实能救回很多边界案例，如果预算够可以上个bge-reranker。

至于意图分类那个思路，我觉得可以缓一缓，先把切块和混合检索调好，不然分类器本身也会被脏数据带偏。你可以先手动看10条错召回，大概率是切块把操作步骤和免责条款揉一起了，这个比调top_k值得投入。

固定512字符切块确实太粗暴了，产品手册和FAQ的语义边界往往在段落或列表层级，切碎了反而把问题上下文冲散。我之前用“按标题+段落”切，召回率提升明显，你可以试试用python库直接按markdown或docx的结构分块。重排模型不是必须的，但加了能救回不少排名问题。意图分类那块，如果FAQ数量大且高频，单独拎出来走规则匹配或微调小模型，会比纯向量检索靠谱得多。另外bge-large-zh对长尾问题不友好，建议对比一下m3e或text2vec的召回差异。

说实话我觉得问题还真不全在切块上，512字符固定切确实太粗暴了，尤其产品手册里条款和FAQ往往混着表格、步骤说明，硬切容易把语义拦腰截断。你可以先试试按标题和段落结构走，比如用markdown的层级或者PDF的标题做切分边界，不行再上语义切块。另外bge-large-zh虽然是中文里不错的底座，但纯向量检索对“退货怎么操作”这种口语化问法本来就容易跑偏，重排模型像bge-reranker或者cross-encoder基本是必须加的，它能把向量召回的前50条精排一下，效果会明显改善。至于意图分类，我觉得可以后面再加，先把检索链路调顺，因为如果召回本身烂，意图分得再准也救不回来。还有个容易被忽略的点，你文档里“报价条款”如果占了很大比例，那它们跟“退货”在语义上确实有重叠（比如涉及售后条款），建议对这类长段落做二次切分，或者建一个关键词白名单强制过滤掉纯报价内容。我上次处理类似情况，把重叠区从64提到128，同时把top_k先放到50再重排，效果就比直接调top_k好很多，你试试看？

感觉问题不一定全在切块上，512字符固定切对FAQ这种短文本确实容易把不同主题揉在一起。你可以先试试按段落或QA对切，让每块语义更单一，再配合bge的query指令前缀，召回会干净不少。另外“退货”和“报价条款”被混召，很可能是向量模型对业务术语区分不够，加个bge-reranker做精排比单纯调top_k管用。意图分类那层如果FAQ量不大可以先缓，先把切块和重排跑通，通常就能救回来大半。