RAG召回结果太差，是chunk切太碎还是embedding模型选错了？

说实话这个体感问题大概率出在切分上，人事政策条目本身语义就密，256带重叠反而把不同假期条款黏一起了。建议先试试按条款语义切块，再不行再考虑换模型。

这个问题我也踩过坑，你chunk切256配32重叠在人事政策这种长条款文档里确实容易碎，年假和病假条款可能被切到相邻块里，embedding再强也救不回来。bge-large-zh对口语化query本身就不太敏感，换m3会有提升但别指望质变。建议先把chunk按条款标题切、单块拉到400-512，再配个bge-reranker-base做精排，成本低见效快。另外可以在query侧做一下改写，把“休不完”扩成“年假结转/作废规则”这类关键词再检索。

我之前也踩过这个坑，感觉你chunk切256有点碎了，人事政策这种文档上下文依赖性挺强的，切太碎容易把“年假”和“病假”的条件句拆散，embedding再强也救不回来。建议先试试按标题或条款切，chunk放大到512左右，重叠别超过10%。另外bge-large-zh对口语化query确实偏弱，加个query改写或者换bge-m3都值得试，但别一上来就上双路，先把切分和query侧理顺再说。

这个问题其实挺典型的，我前阵子做员工手册问答时也踩过类似的坑。你描述的现象很像是chunk切得太碎导致语义漂移——“年假休不完怎么处理”这句话本身信息量不大，256字切完可能把年假规则和病假产假条款混在相邻块里，检索时embedding抓到的更多是“假期”“休假”这种泛化词，而不是“年假未休补偿”这种精确意图。bge-large-zh在通用场景够用，但人事政策里大量近义术语（年假/病假/调休/产假）它区分度确实一般，换bge-m3会有帮助但别指望质变，它强在多语言和长文本，你这场景未必是最大受益者。我更建议先别急着换模型，试试按条款标题或制度章节做语义切分，而不是死磕固定字数，让每个chunk自带“年假”这个核心词。另外你可以在query侧做点手脚，比如把口语化问题先改写成“年假未休完 补偿 规定”这种关键词形式再检索，成本低见效快。rerank确实该加，但它救不了召回阶段就丢了的文档，所以顺序应该是先修切分和query，再考虑双路召回。如果预算允许，粗排用bge-m3加精排cross-encoder是正路，但别一上来就堆模型，先把数据切干净更实在。

你这个召回混进病假产假，八成是切太碎了。256字符对政策类文本偏短，一条年假规定被切到好几块，每块语义都不完整，bge-large对碎片化文本本来就容易跑偏。先别急着换模型，把chunk提到512、重叠拉到64试试，让每条政策尽量完整落在一个块里。另外建议给每个chunk拼上文档标题或章节名再向量化，垂直领域这点上下文很关键，比直接上bge-m3见效快。

你这个症状挺典型的，口语化query撞上政策类文档，bge-large对“年假”“病假”这种同属假期范畴的词区分度确实不够。我建议先别急着换模型，把chunk切分改成按条款或段落语义切，256对政策条文来说太碎了，容易把一条完整规定拆散。另外可以试试给文档加一层元数据过滤，比如按假期类型打标签，粗排先卡范围再精排，比单纯调top_k管用。bge-m3对长文本和口语匹配确实有提升，但切分不解决的话换模型也是治标。

我之前也踩过这个坑，256切得确实有点碎，人事政策这种文档一条制度往往跨好几段，切太碎语义就散了。建议先换成512+64试试，再考虑上bge-m3，不过换模型前最好先拿badcase做个对比测试。另外你提到病假产假混进来，很可能是这些词在向量空间里太近了，加个关键词过滤或者用query改写先扩一下“年假”的同义词，召回会干净不少。rerank可以后面再加，但别指望它救召回阶段的硬伤。