RAG部署后回答质量很差，是chunk切分问题还是embedding模型选错了？

你这问题八成是chunk切分太死板，语义被腰斩了，试试按标题或段落结构切，别硬按字数。

这问题我踩过类似的坑，bge-large对长尾词确实容易失焦，但你这现象更像切分把语义割裂了。200的chunk配50的overlap对中文发票粘贴这种强关联词还是不够，试试按句子边界切或者用专门的中文语义切分器？另外top5里不相关的排前面，大概率是向量维度压得太狠，建议加个bge-reranker做二次过滤，效果立竿见影。

说实话你这个症状我太熟了，之前调内部文档库也卡在类似问题上。chunk_size调到200其实有点走极端了，反而容易把语义完整的段落切碎，建议你先看看检索出来的top5里那些不相关片段是不是都带着“发票”或“粘贴”单关键词，如果是，那大概率不是embedding的锅，而是切分时把强关联上下文拆散了。重排环节我个人觉得不是必须，但你这情况加个简单的cross-encoder试试成本很低，能明显把乱序拽回来。另外bge-large对长尾术语确实会钝一点，但Qwen7B生成瞎编更多是检索上下文不够，你先手工拼几个理想chunk喂进去测测，能定位到底是召回还是生成的问题。

大概率是chunk切分把语义割裂了，但你这场景rerank真不能省，先加上试试。

说实话你这问题我也踩过坑，bge-large对这种专有名词密集的短query确实容易拆散语义，但更关键的是chunk切完没做上下文关联，光靠overlap救不回来。建议先试试把chunk按标题/段落结构切，别硬按字数，发票粘贴这种强关联词最好能锁在同一段里。另外faiss排序怪很正常，embedding相似度和业务相关度本来就是两回事，rerank不能省，尤其用bge-reranker重排一下会好很多。你Qwen都上了7B，要不也试试把检索到的top20先粗筛再精排？

你这问题八成出在chunk切分逻辑上，200字对长句还是太碎，试试按语义段落切吧。

这问题我踩过，先别换embedding，大概率是切完chunk后语义被腰斩了，试试按标题或段落结构切，别死磕字符数。

说实话你这现象我遇到过，八成不是embedding的锅，bge-large-zh对中文长尾词其实还行，问题更可能出在chunk切完以后语义被截断了，200字对财务制度这种密集条款还是太碎，试试按段落或者标题层级来切，别死磕固定长度。另外你说faiss排序怪，这很正常，向量相似度跟“相关”是两码事，不加rerank的话前面混进来几个低质片段太常见了，至少用个bge-reranker-base过一遍，top5里能给你洗掉不少噪音。还有个小细节，发票和粘贴这种强关联词，如果原始文档里就是分开写的，那embedding再强也难拉近，你可以考虑在检索前做个关键词扩召回，把这两类词都先捞出来再交给向量层。你现在这个pipeline其实没大毛病，就是每层都得微调，我建议先加rerank看效果，不行再回头动chunk策略。

切分粒度太细确实容易把语义打散，先试试按语义或标题层级切，再加个rerank模型兜底，效果会稳很多。

chunk_size调到200反而更容易把“发票”和“粘贴”这种短语切散，建议试试按语义或标点边界切，别硬按字数。faiss召回排序怪，很可能就是embedding对“报销流程”这类业务术语区分度不够，bge-large-zh本身没问题，但可以拿几组query手动看下相似度分布。rerank确实该加上，bge-reranker对top20重排能救回不少。还有你检索时query有没有做改写或扩展？直接拿原句去搜长尾术语，召回经常跑偏。

我之前也踩过这个坑，chunk切太碎反而丢上下文，200有点极端了，试试按语义切或者用句子窗口那种方式。你描述的现象更像是embedding没抓好术语，bge-large-zh对“发票粘贴”这种组合词可能确实弱，可以试试换个领域微调过的模型对比下。另外top5排序乱真的建议加个rerank，bge-reranker效果挺明显，不然后面生成再强也救不回来。