RAG系统检索质量差，调了chunk_size还是不行，大家怎么做的？

chunk_size和embedding模型只是表象，问题大概率出在文档结构上。产品手册这种层级化内容，直接切块会把上下文撕碎，A设备的保修条款可能和B设备的参数说明挤在同一个chunk里。建议先按标题或章节做结构化切分，再用父文档检索，召回后返回整个小节。另外混合检索确实值得试，BM25能补上语义检索对专有名词的短板，尤其是型号这种token。评估指标的话，可以算召回率@k和MRR，用几十个典型问题建个测试集，比肉眼快很多。

顺便问下，你试过rerank吗？我现在卡在候选集太小的问题上，感觉rerank前得先保证召回够宽。

说实话你这个情况我太熟了，调chunk_size基本就是碰运气，治标不治本。我后来想明白一个事，检索质量差很多时候不是切块粒度的问题，而是查询和文档之间的语义鸿沟太宽，比如“保修政策”这种抽象概念，跟片段里具体的“保修期限”“免责条款”根本不是字面匹配。你可以试试先做查询改写，把用户问题拆成几个子问题或者扩展成同义表述，再分别去检索，效果往往立竿见影。另外混合检索建议直接上，BM25和embedding结果做加权融合，能兜住不少语义匹配的漏网之鱼，尤其产品手册这种术语密集的文档，关键词权重很关键。Rerank我觉得是最后一道保险，但别指望它逆天改命，它只能在你召回的前几十个里重新排序，如果召回本身质量差，rerank也救不回来。至于评估指标，别用那种单点命中率，推荐你去看看RAGAS里的context_precision和context_relevance，前者看检索结果里有多少是真正有用的，后者看检索结果和问题的相关度分布，跑几十条测试问题就能量化对比不同配置。还有个野路子，你试试把Chroma的检索结果打印出来，人工看下top5里到底混进了什么，有时候是metadata过滤没做对，比如版本号或设备型号没排除干净，这种低级错误比模型问题常见多了。

试试先上混合检索加rerank，效果立竿见影，chunk_size别死磕了。评估可以用RAGAS的context precision指标，比肉眼靠谱。

我之前也卡在这过，后来发现问题不一定在chunk，而是query和文档的表述方式差太多。建议先试试HyDE或者多查询改写，把用户问题扩展成几个不同角度的检索词，比单纯调参数见效快。再不行就直接上rerank，像bge-reranker这种轻量模型，对top20重排一下，效果立竿见影。评估的话可以用hit_rate和MRR，自己写个脚本跑一下，比肉眼判断靠谱多了。

说实话我也踩过这个坑，调chunk_size真不是万能的。你这种情况建议先看看是不是文档结构的问题，产品手册里A和B设备挨得近，切块时把上下文割裂了，试试按标题或章节来切，比纯按字数靠谱。

另外检索质量差不一定全在切片上，query和文档的语义鸿沟也很常见。你可以先做个简单的查询改写，比如把“A设备的保修政策”扩展成“A设备保修期限、维修条款、售后服务”，再用BM25和向量检索各跑一遍，合并结果，效果往往比单撸embedding强。

至于评估，别用肉眼看了，搞个rapidoc或者llm-as-judge的小脚本，拿二三十个典型问题跑一遍，看召回率或命中率，比感觉靠谱多了。如果预算允许，rerank确实是最省心的提升手段，但先确认下是不是chunk边界的问题。

分类检索加rerank才是关键，光调chunk没用。

分块前先按设备型号把文档拆开，混在一起检准才怪；再上个rerank基本就稳了。

你这个情况大概率不是chunk_size的问题，调小chunk反而可能让片段丢上下文，模型更懵。几百页的产品手册里，A设备和B设备的描述大概率在措辞上高度相似，纯靠embedding做语义匹配本来就容易串。我之前也踩过类似的坑，后来发现关键得先看你的切分是不是按语义边界走的，如果只是按固定字数硬切，把设备名称和保修条款切散了，那检索出来肯定乱。

真正有效的做法我觉得是混合检索加rerank这条路。先用BM25把设备型号这种关键词捞出来，再用向量召回语义相近的，两路结果合并后上一个cross-encoder的rerank模型，基本上能把隔壁设备的干扰压下去。另外你可以在query侧做点手脚，让用户问题里的实体词权重更高，或者干脆在prompt里把当前设备名作为硬过滤条件。

评估这块别靠肉眼，搞一个几十条的问题-正确答案对，算一下hit rate和MRR就够了，能明显看出每次改动是涨还是跌。光换更大的embedding模型收益很有限，检索这层没理顺，后面换啥都白搭。

先别死磕chunk_size，你这明显是语义混淆，加个rerank或者混合检索基本能救回来。

先上rerank吧，再试试按设备型号做元数据过滤，混一起肯定串。

这个坑我也踩过，调chunk_size基本是最先想到但收益最小的那一步。你描述的问题我觉得根子在文档结构上——产品手册里A设备和B设备的章节标题往往长得很像，光靠语义相似度分不开，embedding对“保修”“参数”这种词本身就不敏感，它看的是整体语义。我后来做的第一件事是在切分时把章节标题、设备型号拼进每个chunk的metadata和文本里，让每个片段自带上下文，这个改动比调参管用多了。再往后就是混合检索，BM25负责抓“A设备”这种关键词，向量负责语义，两路召回再用RRF融合，能明显压掉串台的情况。rerank确实有效，但别一上来就上，先在召回阶段把候选做干净，不然rerank也是在垃圾里挑。评估这块我建议搞个小测试集，几十条query加人工标注的正确chunk，算Recall@k和MRR，比肉眼看靠谱得多，也方便对比每次改动到底有没有用。

这个问题八成出在切分方式上，纯按字数切很容易把A设备和B设备的内容混进同一个chunk，检索时自然串味。建议换成按标题层级或语义切，让每个片段自带设备名这类上下文。混合检索加rerank确实能救一部分，但你这种设备混淆的场景，元数据过滤可能比调模型更立竿见影。评估的话可以看命中率和MRR，先标个几十条query当测试集，别靠眼睛判断。

几百页的产品手册，光调chunk_size肯定不够，设备型号这种关键实体很容易在切分时被稀释掉。可以试试在检索前让LLM先把问题改写成带设备型号的query，再做混合检索（BM25+向量），基本能解决串设备的问题。评估的话推荐用RAGAS的context_precision和context_recall，不用人工标注也能跑个大概。如果预算允许，加个cross-encoder做rerank，召回top20再精排到top3，效果比死磕embedding明显。