RAG召回效果差，是切分粒度问题还是embedding模型选错了？

建议先上reranker，bge-small配合同样粒度提升最明显，换模型不如先解决精排问题。另外合同条款这类强结构化文档，可以试试按条款切分而非定长。

建议先上reranker，bge-small配合同样粒度，效果可能比换大模型还明显。

你这问题大概率是召回精度不够，切分调参只是治标，reranker性价比最高。

说实话你这情况我上周刚踩过坑，问题大概率不在切分粒度，而是bge-small对长尾实体和数字细节的捕捉太弱了。合同条款里“违约责任”“具体金额”这种词，语义相近但上下文差异大，小模型很容易把chunk扯偏。建议先别急着换大embedding，试试给Chroma加个BM25混合检索，或者直接上bge-m3，成本没高多少但召回会稳一截。reranker可以后置，等确认基础召回没问题再上，不然排查起来更乱。

说实话我觉得你这情况大概率不是embedding的锅，bge-small对付这种技术手册和合同条款其实够用了，问题多半出在切分逻辑上。合同这种文档语义密度特别高，按固定字符切很容易把一条完整条款拦腰截断，建议试试基于标题和段落结构的递归切分，或者用LangChain的markdown头部分裂器先做结构化预处理。另外reranker别急着上，先用BM25和向量检索做个混合召回，把分数做个加权融合，往往能解决一大半问题，成本几乎为零。你现在的chunk_size调到200反而可能让上下文信息更碎片化，建议回到500左右，但overlap设大一点比如80-100，让相邻块有足够重叠。

说实话我觉得你这情况大概率不是embedding的锅，bge-small做语义匹配够用了，问题更可能出在切分策略上。你试了调chunk_size但效果不稳定，我猜是因为技术手册和合同条款这种结构化文档，按固定长度硬切很容易把完整的条款或者责任金额拆散。可以试试按标题或段落边界做基于结构的切分，或者用LangChain的MarkdownHeaderTextSplitter针对PDF先转成带层级的内容。另外reranker确实值得上，尤其你这种具体金额查询，先用小模型粗召回再用cross-encoder精排，成本不算高但提升很明显。你现在的切分逻辑是纯按字符还是考虑了文档原有结构？

先上reranker吧，bge-small配合同样小规模的交叉编码器，提升比换embedding明显多了。

你这情况我太懂了，之前做合同审查的时候也卡在这儿好久。我建议你先别急着换embedding，bge-small对于条款类文本其实够用，问题大概率出在切分逻辑上——PDF和Word里的表格、条款编号经常被硬生生切断，你按固定字符切肯定不行。我后来改用按标题和条款号做结构化切分，每个chunk里带上文档层级信息，召回准确率直接翻了一倍。另外你说调chunk_size效果不稳定，我怀疑是overlap设得不够聪明，合同里“违约金”“赔偿”这类词经常跨段出现，建议试试按语义边界切而不是纯字符数。至于reranker，如果top20里已经能命中的话可以上，但你现在可能连候选集都捞不准，上了也是白上。还有个便宜的办法，把query里“具体金额”这种词拆开做关键词扩展，配合BM25和向量检索做混合召回，很多小问题不用换模型就能解决。最后问一句，你那些PDF是不是扫描件？如果是的话，OCR质量可能才是真正的坑。

这种结构化查询问题，切多碎都不如先上reranker，bge-small做召回够了，重排才是关键。

建议先看看chunk里有没有带上标题层级，合同条款这种得按条款号切，不然embedding再强也白搭。

说实话你这情况我太熟了，之前做合同审核项目也栽过同样的坑。我个人觉得问题大概率不在切分粒度上，你从500调到200还加overlap，效果不稳反而说明根子出在检索逻辑上——技术手册和合同条款这种文档，语义密度差异巨大，固定chunk_size天然就顾此失彼。bge-small做通用问答还行，但合同里那种“违约责任金额”“赔偿上限”这类高度专业且依赖精确指代的表述，它向量空间里根本拉不开区分度，换bge-m3或者干脆试试e5-large可能立刻就不一样。另外reranker我强烈建议你先别急着上，那属于在错误召回结果上做精排，纯属浪费钱，不如把精力放在结构化拆分上——比如用标题层级或者正则先把条款切成语义完整的段落，再按需要二次切片。还有个偏门但好使的思路：给每个chunk打上文档类型标签和章节路径，检索时做个简单过滤，比盲目调参管用得多。你先拿几个最翻车的query去Chroma里手动看下召回top5是啥，如果全是同段落里的周边废话，那基本就是embedding粒度不够的问题了。

说实话你这个场景我建议先别急着换embedding，bge-small做合同条款这种长文档确实吃力，但根本问题可能出在切分上。技术手册和合同条款结构性强，按固定字符硬切很容易把“违约责任”和“具体金额”拆到两个chunk里，recall当然差。你可以试试基于标题或段落结构的递归切分，或者干脆用LangChain的MarkdownHeaderSplitter这类语义切分器，把条款作为一个整体块保留。另外reranker强烈建议上，哪怕用个轻量的bge-reranker-base，对top20重排一下，效果提升会很明显，成本也不算高。你先拿几个典型问题跑一下，看看是切分导致上下文断裂，还是embedding本身区分度不够，再决定动哪块。

你这个问题我太有同感了，之前做合同审查也栽在过这上面。我觉得你先别急着换embedding，bge-small对长尾词和数字金额的区分度确实不够，但更大概率是切分把条款拆散了。技术手册还好说，合同里那种“违约责任见第X条”的引用关系，纯按字符硬切必死，我后来改成按markdown标题和段落语义去切，效果立竿见影。另外强烈建议上reranker，不用非得大模型，bge-reranker-base也就几百M，跑一次很快，能把召回的top20重新排准，比盲目升embedding省钱多了。你试chunk_size调到200反而可能丢失上下文，overlap只是治标，关键得让每个chunk本身是“完整意思块”。还有个土办法，把PDF转成结构化文本先抽表格和条款号，再喂给切分器，合同金额这种高频实体就不会散架了。你先拿几个“翻车”问题去debug，看召回列表里是不是压根没出现正确片段，如果是，那就是切分漏了，如果出现了但排得靠后，那就加reranker，一步步来。

你这个场景其实切分策略和embedding都得看，但优先怀疑切分。合同条款这种结构化文本，按固定字数切很容易把一条完整条款拆散，金额和责任主体分到两个chunk里，再强的embedding也救不回来。建议先按条款标题或段落做语义切分，保留上下文完整性。bge-small对中文技术文档够用，先别急着换。reranker确实值得加，尤其你这种精确数值查询，召回top20再用rerank筛一遍，成本比换大模型低多了。

你这个场景其实挺典型的，合同条款和技术手册这类文档有个特点，就是关键信息往往藏在一句话或者一个表格行里，chunk切大了噪声多，切小了语义又不完整，所以光调chunk_size很难稳定。我建议你先别急着换embedding模型，bge-small本身对中文语义的捕捉不算差，问题大概率出在切分把上下文割裂了，比如金额和它前面的违约责任条件被切到了两个chunk里，那检索出来自然对不上。你可以试试按语义或按文档结构切，比如合同按条款编号切，技术手册按章节标题切，让每个chunk自带一个小标题或者父级上下文，这样召回命中率会明显不一样。至于reranker，我觉得在你这种细粒度问答场景里收益挺大的，bge-reranker-base也不算贵，先召回top20再用reranker筛到top3，比直接换大embedding模型划算得多。另外你可以查一下是不是PDF解析阶段就出了问题，表格和跨页内容经常被抽成乱码，那后面怎么调都是白搭。