RAG检索总召回不相关chunk，重排后还是不行，是分块方式的问题吗？

分块确实是个坎，但我觉得你这情况更像召回源头的问题，bge-large对长文档和表格的语义捕捉本来就弱，切碎了更是雪上加霜。建议先别急着上版面分析，试试把chunk提到512甚至1024，overlap加到64，让语义更完整些再看召回率。混合检索值得试，尤其BM25能兜底那些关键词强但向量不敏感的领域术语，我这边加了之后相关chunk至少多了一倍。另外rerank别只靠bge-reranker，可以对比下cross-encoder或者给rerank加个阈值过滤，有时候是模型对你这领域不熟导致误判。

建议先做版面分析，表格代码单独抽，混合检索真能救回来不少，我之前也卡这。

分块方式确实可能是元凶，表格和代码被硬切后语义直接断裂，bge再强也白搭。我建议你先用版面分析把表格、段落、列表这类结构单独拎出来，再按语义完整性分块，比单纯调参数有效。另外混合检索值得试，BM25能抓关键词匹配，和向量互补，至少能把“表面相关但语义不搭”的chunk拉回来一部分。你可以先小批量测一下，对比加BM25前后rerank的命中率，数据说话最靠谱。

分块确实是个大坑，尤其表格和代码被硬切后语义直接断裂，bge再强也白搭。我之前试过按标题和段落结构做自适应分块，召回率明显比固定256好一些。另外混合检索值得试，BM25能捞回那些向量没对齐但关键词命中的内容，跟向量互补挺明显。你现在的chunk重叠才32，对表格这种密集信息可能不够，建议先跑个版面分析把表格单独拎出来处理。

遇到过类似情况，分块确实容易背锅但往往不是根因。表格和代码切碎了语义肯定受损，建议先试下按markdown结构或标题做语义分块，至少保住完整性。另外bge-large对长文本召回本来就一般，你换BM25和向量做加权融合试试，很多场景混合检索能救回来不少。如果还不行，再考虑对表格单独走结构化抽取，别一股脑全切。

混合检索能救一部分，但表格代码切碎了还是白搭，先搞版面分析吧。

我之前也踩过这个坑，256的chunk对表格和代码确实太碎了，语义断掉之后向量本身就偏了，rerank再强也救不回来。你可以先别急着换分块，试试加一路BM25做混合检索，关键词匹配能把那些被切散的专有名词捞回来，召回质量提升挺明显的。另外rerank前建议先做一遍去重和邻近chunk合并，不然同一段内容被切成好几块互相挤占名额。分区做版面分析再分块是正路，但成本不低，可以先拿几类问题单独验证下收益。