最近在做RAG的项目，用Chroma存了几千条文档的embedding，查询的时候发现返回结果里经常混进一些“看起来完全无关”的片段。我试着调metadata里的距离阈值，但调小了召回率暴跌，调大了又全是噪声。后来看到有人用top-k截断+相似度过滤的组合，但还是拿不准标准。另外我注意到同样的问题，用OpenAI的embedding和本地bge的向量结果差别很大，是不是不同模型产出的向量分布根本不适合直接比相似度？有没有比较通用的调参思路，还是说只能靠测试集硬试？求过来人指点一下。