最近在搭一个文档问答的RAG系统,用的bge-m3做embedding,chunk大小设的512,重叠50。效果一直不太行,很多问题明明知识库里有答案,但召回的前几段就是不相关。我试了加bge-reranker重排序,感觉提升有限,有时候甚至把对的排到后面去了。想问问有经验的朋友,这种问题一般是先调切块策略(比如改成256按段落切),还是换个更强的embedding模型,或者干脆上混合检索?总感觉在瞎调参,不知道哪个环节才是瓶颈。有没有排查的思路可以分享一下?
楼主
28天前
RAG召回不准时,重排序真的能救回来吗?还是该先调切块?
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共 64 条
2楼
3天前
先看召回原文里有没有答案,没有的话重排也白搭,八成是切块把上下文切碎了。
3楼
3天前
我之前也踩过这个坑,后来发现八成情况下是切块的问题。512的chunk对中文来说太粗了,经常一段里混了好几个主题,embedding自然抓不准重点。建议先拿几个bad case看看召回的原文,确认答案有没有被切碎或者淹没在无关内容里,再决定要不要换模型。重排序是锦上添花,召回阶段就没捞到的东西它也没辙。
4楼
3天前
我感觉问题大概率出在切块上。512固定切很容易把一段完整语义拦腰截断,embedding再强也救不回语义不全的块。建议先换按段落或标题切,256到384左右,重叠别太大。重排序是锦上添花,召回阶段就烂了它也没辙。先做个消融:固定embedding和reranker,只改切块,看recall@10变化,这样才知道瓶颈在哪。
5楼
2天前
我踩过一模一样的坑,后来发现八成是切块把语义切碎了。512加50重叠看着合理,但文档结构不一样效果差很多,先按标题段落切、再控制长度,比盲目上reranker管用。重排序只能在你召回的前N里有正确答案时才救得回来,召回本身漏了它也没辙。建议拿一批badcase手动看看chunk里到底装了什么,问题经常一眼就露出来了。混合检索可以加,但优先级排在切块之后。