RAG检索老召回一堆无关chunk，是不是我切分方式有问题？

重排是必须的，或者试试按语义段落切分，固定窗口对会议纪要这种结构太伤了。

同感，固定窗口对会议纪要这种语义碎片多的文档确实容易跑偏，建议试试按标题或段落结构切，外加重排能救回来不少。

重排基本是必须的，bge-m3直接比余弦相似度太粗糙了，建议用bge-reranker或者cohere的rerank，能把那些关键词碰瓷的chunk压下去。切分方式上，固定窗口对会议纪要这种强上下文依赖的文档确实不太友好，可以试试按语义段落或者章节标题来切，长度不用卡那么死。另外milvus里可以考虑开hybrid search，结合BM25和向量召回，再融合分数，比单靠向量准不少。你现在的chunk里是不是经常出现同一份文档被切得七零八落的问题？

固定窗口切确实容易把语义割裂，尤其是会议纪要这种上下文强相关的文档，500字很容易把结论和背景拆散。建议试试按文档结构切，比如按标题、段落或者语义段落来分块，bge-m3对长文本的语义捕捉其实还行，但切碎了就白搭。重排这步我个人觉得挺有必要的，尤其top5里混着关键词命中的噪声，用bge-reranker或者cross-encoder过一遍会好很多，成本也不高。另外你调score阈值不如先看下召回结果的具体分布，有时候是query本身太口语化，和文档表述方式差异大，可以试着用HyDE或者生成几个伪query再检索试试。

切分确实太机械了，试试按标题和段落边界切，重排也得加，光调阈值没用。

试试按语义段落切分再加个cross-encoder重排，固定窗口对会议纪要这种确实容易碎。

说实话我觉得问题八成出在切分上，你这场景根本不是“固定窗口”能搞定的。技术方案和会议纪要这种文档，语义边界太强了，500字一刀切很容易把“结论”和“背景讨论”硬拆开，检索时自然就匹配到一堆带相同人名或项目名、但实际在讲别的事的片段。我之前处理过类似混合文档，后来改成按标题和段落结构切，先识别出“决策项”“待办”“风险”这种语义块，再对长块做二次切分，召回率明显稳了。另外你提到重排，这个我强烈建议加上，bge-m3的向量召回其实只是粗筛，用cross-encoder或者小一点的rerank模型（比如bge-reranker-base）过一遍top20再取top5，噪声能去掉一大半。对了，会议纪要里经常有“上次提到”“详见某文档”这种指代，纯向量根本抓不住，你可以考虑在切分时把上下文引用关系也拼进去，或者存个父文档ID，召回后强制带一点上下文窗口。最后想问下，你说的“调低阈值”是调milvus里的metric参数还是检索后自己过滤？如果是前者，那确实容易陷入两难，建议改成固定取top20再靠重排砍，阈值设个宽松的就行。

固定长度切确实容易把语义切碎，尤其技术方案里一个完整结论可能跨好几段。你可以先按标题或章节结构粗切，再对超长段落做二次切分，比纯窗口灵活多了。另外bge-m3对长文本的召回不一定稳，试试用重排模型（比如bge-reranker）拉一把，效果往往比调阈值明显。还有个容易忽略的点：会议纪要这种文档，检索前加个“时间+项目名”的元数据过滤可能比你想的管用。

你这场景我觉得问题确实大概率出在切分上，技术方案和会议纪要这种文档语义密度不均匀，固定500字很容易把结论和背景砍断。可以试试按标题或者段落边界做结构化切分，会议纪要甚至可以按议题块来分，然后再考虑重排。另外bge-m3对长文本的区分度有限，top5里混噪声挺常见的，加个bge-reranker做第二阶段过滤应该能立竿见影。

说实话你这情况我太熟了，固定窗口切分对会议纪要这种语义跳跃大的文档确实容易翻车，建议试试按文档结构或段落语义去切，比如用标题层级加小段落做chunk。另外重排这步基本是必须的，bge-m3的向量召回本身偏粗，加个cross-encoder或者bge-rerater能把top20拉回到5个准的，效果立竿见影。我这边之前也是混着技术方案和会议记录，后来改成先按类型分集合，再各自调切分参数，噪音明显少多了，你可以参考下。

固定长度切确实容易把完整语义切断，尤其会议纪要里结论往往分散在上下文里，建议试试按文档结构切，比如标题、段落、列表，或者用语义切分。另外bge-m3对长文本的表示可能不够聚焦，top5里混入噪音挺常见的，加一层重排模型（比如bge-reranker）通常能明显提升准确率，我这边试过效果不错。还有个思路是给chunk打上项目名称或日期之类的元数据，检索时先过滤再匹配，能减少不少误召回。你现在的核心问题可能不是切分，而是召回后的排序没跟上。

固定长度切分对技术方案这种逻辑连贯的文档确实不太友好，会议纪要更是经常跨段落引用结论，容易把同一主题拆碎。你可以先试试把重叠调大点，或者按文档原有的章节来切，哪怕长度不统一也行。另外检索阶段用混合检索（关键词+向量）召回，再用重排模型过滤，比单纯调余弦阈值靠谱得多。milvus里也能用filter按文档类型或日期做预筛，先把范围缩小再算相似度，噪声会少很多。

说实话，500字对这两种文档都偏长了，技术方案里一个结论可能就一两句话，周围全是背景描述，拉低相关性得分。不如把切分粒度调细，比如200-300字，然后基于召回段落向上扩展

试试按语义段落切分，加上重排模型过滤，固定窗口对会议纪要这类结构文档确实容易切碎上下文。

固定窗口切会议纪要确实容易断章取义，试试按章节语义切分，再加个rerank模型过滤一轮。

固定切分肯定不行，会议纪要得按段落或话题切，再加重排模型效果会好很多。

固定500字切确实容易把评审结论这种关键信息切散，技术方案和会议纪要结构差挺多，混在一起切更乱。我之前也遇到过类似情况，后来改成按标题层级切，再对超长段落做二次分割，召回质量好了不少。另外bge-m3可以试下加个bge-reranker做精排，top20召回再重排到top5，噪声能压下去很多。你这场景光靠调阈值不太好使，混合文档还是得分结构处理。

固定500字切技术文档确实容易散，试试按标题或段落切，再加个rerank模型过滤下噪声。