RAG效果不佳，是chunk切分问题还是embedding模型选错了？

说实话你这个情况我太有同感了，之前做医疗文档问答也踩过一模一样的坑。你提到“报销流程”召回“差旅标准”，这其实不光是切分粒度的问题，更可能是embedding对领域术语的语义区分度不够，OpenAI的ada-002对中文长句的细粒度语义捕捉本来就偏弱，尤其这种行政类文本，词面重合度高但意图不同。我后来换成了bge-large-zh或者m3e这类中文专用模型，召回质量提升非常明显，你可以先拿小样本对比测试一下，成本很低。另外chunk切分512和1024其实差别不大，真正影响大的是你切分时有没有考虑语义边界，比如按章节标题或者表格结构来切，而不是硬按字数截断。reranker我个人觉得不是第一优先级，你先把embedding和切分调对了，如果还是混入不相关段落，再上bge-reranker或者cohere rerank，效果会立竿见影。还有个排查思路，你可以把召回的片段打印出来，看看是query本身歧义，还是文档里确实存在大量相似表述，有时候是数据本身的问题，调参救不回来。

我之前也遇到过类似情况，后来发现OpenAI embedding跑中文长文档确实有点水土不服，尤其你的场景里报销和差旅语义边界太模糊了。建议先别急着调chunk，可以拿几组典型query去跑下相似度分数，看看是不是本来就没分开。另外reranker我觉得直接上吧，尤其你内容量不大的话成本可控，效果提升会比死磕切分明显得多。

我觉得你这问题大概率不是embedding的锅，中文长文档用OpenAI的ada-002本身就很吃亏，换个bge或者m3e这类中文模型效果会明显不一样。chunk切分方面建议你按文档结构来，比如标题、段落、表格都单独切，别死守固定size。reranker确实值得上，尤其你这种内部文档场景，先用BM25召回top50再让bge-reranker精排，比单纯调chunk参数见效快。另外排查时可以先把召回的chunk打印出来看看，确认是切碎了语义还是压根没召回对，一步步定位。

说实话我建议你先别急着换embedding，OpenAI那个在中文长文档上确实一般，但你这问题更像chunk粒度没匹配好。报销流程和差旅标准本来就容易混在一起，试着按章节或语义边界切块，别死磕固定size。另外reranker值得上，尤其你这种对精确率要求高的场景，能明显把噪音压下去。排查思路的话，先拿几个典型query把召回top10直接打印出来看一眼，确认是检索阶段就废了还是生成阶段跑偏了。

建议先跑个bad case看看embedding相似度分布，大概率是切分粒度没匹配上query意图，reranker后面再加也行。

先别急着换模型，把召回结果和query的相似度打出来看看，大概率是切分把语义切碎了。

先别急着换模型，查查是不是标题和正文被切散了，加个reranker基本能救回来。