RAG召回结果太差，是不是我分块方式有问题？

结构解析确实该做，标题层级切分比固定字符靠谱多了，再加层BM25关键词兜底，效果能明显改善。

说实话我之前也遇到过一模一样的情况，分块方式折腾半天，最后发现瓶颈不在字符数，而在文档结构本身。PDF和Word里那些标题层级、表格、条款编号，如果直接按段落切，语义信息就碎了，尤其报销流程这种内容，前置条件和操作步骤往往跨段关联，单纯靠向量相似度很难把它们拉回来。我后来改用基于标题和列表的递归切分，先识别文档大纲，把每个章节下的内容整体作为一个块，再对超长的块按语义断点二次切，召回明显稳了。另外你提到关键词兜底，这个真的很必要，尤其内部知识库有大量专有名词和条款编号，向量检索对精确匹配天生弱势，我习惯用BM25或者ES的match query做一层召回，然后跟向量结果做RAG fusion，分数加权合并，效果比单靠向量好很多。还有个小细节，bge-large对中文长文本的区分度其实一般，可以试试把query也做一下改写，比如把“报销流程”扩展成“报销申请步骤”“报销审批流程”再检索，召回会准一些。最后想问下，你那些文档里有没有扫描版的PDF？如果有，OCR质量对分块的影响其实比embedding模型还大，这点也得排查下。

分块方式确实是个大坑，但我觉得你现在的核心问题可能不在分块粒度上，而是压根没把文档结构利用起来。几百份PDF和Word，如果直接按字符或者段落硬切，那些藏在表格里、附录里的精准条款很容易被割裂成碎片，跟泛泛的概述混在一起，向量相似度自然会被“差旅费标准”这种高频词带偏。我个人建议你先跑一遍文档解析，把标题层级、章节编号、甚至表格结构提取出来，然后按语义块切，比如一个完整的条款或小节作为一个chunk，这样embedding时上下文才完整。另外，bge-large对中文长文本的效果其实一般，你可以试试换成bge-m3或者干脆用OpenAI的text-embedding-3-large做对比，有时候模型切换比调参数见效快。至于关键词匹配兜底，我强烈建议加，尤其是内部知识库这种术语密集的场景，做个简单的BM25或者Elasticsearch召回，跟向量结果做RRF融合，能直接救回那些被向量模型忽略的精确条款。最后想问下，你预处理时有没有做OCR或者格式清洗？有些扫描版PDF如果不转成文本，后面所有步骤都是白搭。

标题层级切块是真关键，光按字数分肯定把条款拆碎了，先整结构再定粒度试试。

结构解析那步真别省，几百份文档里肯定有大量条款藏在三级标题下面，无脑切分等于把答案打散。我建议先抽一下PDF里的目录和标题层级，按最小语义单元（比如条款）去切，再给每个块打上父标题的metadata，检索时候能加权。另外关键词兜底必须有，bge对专有名词和短查询有时候就是会飘，整个BM25混合召回，分数简单归一化再融合，效果立竿见影。你可以先拿报销流程那几页手工调一下分块规则，看看召回排序变不变，再决定要不要动embedding。

结构解析很关键，先按标题层级切块再考虑混合检索，关键词兜底能救急但别依赖。

试试把精准条款单独切出来，再配个重排模型，效果能好不少。

关键词兜底必须加，混合检索比单向量靠谱得多。另外分块前把标题层级带上，效果立刻不一样。

你这个问题我也踩过坑，bge-large对长文档确实没那么友好，尤其固定500字切分容易把条款上下文切断。建议先用pdfplumber或者marker把文档结构抽出来，按标题层级分块，小标题下的内容单独切，这样语义更聚合。另外关键词检索兜底真的有必要，我现在都是BM25和向量混合召回，用RRF融合一下，效果立竿见影。你试试把标题文本单独拼进块内容里，权重高一点，精准条款排名会明显靠前。

试试按标题层级切块再加bm25关键词召回，混合检索一般能救回来不少。

试试按标题层级切块+段落合并，再叠加BM25关键词召回混合排序，应该能救回来不少。

说实话我觉得你这个问题不全在分块粒度上，bge-large对长文档的语义捕捉本来就容易偏向主题词，像“报销流程”这种动作型query，跟“差旅费标准”这种名词型内容天然就更近，因为语义空间里它们更“像”。你不如先试试把文档结构拆出来，按标题和章节层级切，每个块带上父级标题作为上下文，这样模型至少知道这块属于哪个环节。另外固定500字和按段落都有个毛病，就是会把条款和解释混在一起，导致向量被稀释，我建议你按“条款”为单位切，比如每个编号条目单独一块，这样召回精度会好很多。关键词兜底我觉得必须有，特别是内部知识库这种术语固定的场景，向量召回漏掉精确匹配太常见了，可以先用BM25或者ES的match跑一遍，然后把结果和向量召回合并去重，或者用RRF重排一下。我之前做过类似的项目，就是“结构解析+条款级切块+混合检索”一起上，效果比单纯调embedding或分块参数提升明显得多，你可以先拿几个高频问题做个小批量测试，别一次全量跑。还有个小坑，PDF和Word的表格内容如果直接文本化会乱，最好单独抽出来做表格摘要块，不然检索时全是乱序数字。

结构化解析真得加上，几百份PDF里标题层级往往比正文信息密度高，直接按段落切会把条款的从属关系打散。我试过先用pypdfium2抽文本，再按标题和字号定位分块，召回率能好不少。另外你提到关键词兜底，这个我强烈建议做，尤其报销流程这种强术语场景，用bm25或者es做混合检索，比单靠向量稳很多，bge对长尾词确实容易飘。最后补一句，可以试试把常见问题抽象成几个模板问题，用few-shot微调一下embedding，有时候不是分块的问题，是向量空间没对齐你的业务语义。

说实话我也踩过这个坑，固定字符切分太机械了，语义边界全被切断。你试试先用标题层级把文档结构拆出来，再对每个小节内部做滑动窗口重叠分块，召回会准很多。

另外bge-large对长文本效果一般，建议把块长控制在300-500字，重点段落单独抽出来做摘要再embedding。关键词匹配确实得加，尤其报销条款这种专有名词，BM25混合检索能兜住很多语义检索漏掉的精确匹配。

还有个土办法，把用户问题里的实体（比如“报销流程”）扩展成同义词和完整术语表，再去做检索，效果提升挺明显的。别急，这问题大家都遇到过，调参方向对了很快能解决。

说实话你这个情况我太懂了，之前做合同问答也踩过同样的坑。固定字符和纯段落切分确实容易把完整条款拆散，或者把不相关的段落硬凑一起，bge-large对长文本的语义聚焦能力也有限。我觉得问题核心不是分块粒度，而是你压根没利用文档结构——PDF和Word里通常有明确的标题层级，先做结构解析，按章节甚至条款级别去切，比盲切有效得多。比如“报销流程”这个query，如果能把“报销流程”这个二级标题下的内容单独作为一个chunk，召回精准度会直接起飞。另外你说的关键词兜底我强烈建议加，尤其这类内部知识库有很多专有名词和模板化表述，纯向量检索很容易把“差旅费标准”这种高频相关但语义泛泛的内容顶上来。我自己最后是用了混合检索，BM25和向量得分加权合并，效果比单独用向量好很多。还有个细节，你试试把每个chunk前面加上它的标题或父级标题作为上下文，embedding时把标题拼进内容里，这样检索时能更好匹配意图。最后别急，这类问题调试个一周太正常了，先拿几个典型query做eval集，每次改动后跑一遍对比，不然靠感觉调参只会越调越乱。

分块确实是个坑，但我觉得你更大的问题可能在于没利用好文档本身的结构。PDF和Word里的标题层级、表格、加粗字段都是现成的语义锚点，直接按字符切等于把这些信息全丢了。我之前试过先用pypdf或docx解析出标题树，再把每个标题下的内容作为一个chunk，效果比固定长度切分好一大截。另外你说的关键词兜底我强烈建议加，尤其是报销这种强规则场景，很多术语向量模型根本分不清，BM25能帮你稳住底线。可以试试先跑一遍关键词召回，再跟向量结果做个融合排序，别只依赖embedding。

说实话我觉得你的问题不只是分块粒度，更像是“语义切分”和“检索策略”的双重失效。文档结构解析确实值得做，尤其报销流程这种强逻辑文档，标题层级本身就是最好的语义边界，比固定字数靠谱多了。另外bge-large对长文本的召回本来就偏泛，建议把精准条款单独抽出来做小分块，再配一层BM25做关键词兜底，这样“报销流程”这种词能直接命中标题。我之前遇到过类似情况，后来还加了rerank，效果提升很明显，你可以先试试这个组合。

试试先按标题层级切块，再配合bm25做关键词兜底，能救不少漏检的情况。

结构解析挺关键的，你直接按字数或段落切，把“报销流程”这种主题下的具体条款和“差旅费标准”混在一起了，语义肯定被稀释。建议先用工具把PDF和Word里的标题层级抽出来，按章节或条款为单位切，切完记得给每块补个概括性的标题，检索时能提升精度。关键词兜底确实得加，尤其内部知识库常有专业术语，向量匹配不上就得靠BM25。另外你换个更大的embedding试试，bge-large对长文档长文本的区分度不一定够。

这个召回问题太常见了，我去年做内部知识库时也踩过一模一样的坑。固定500字符切块最要命的是它经常把一条完整的报销条款从中间截断，后半截跑到下一个chunk里去了，语义直接稀碎，embedding再强也救不回来。你提到按标题层级切，这个方向我觉得对，尤其是PDF里的条款类文档，最好先用unstructured或者pdfplumber把标题结构抽出来，按最小完整语义单元切，比如一个条款就是一个chunk，再往每个chunk头部拼上它所属的章节路径，检索命中率会明显不一样。另外召回泛泛内容排前面，很可能是bge-large对短query和长chunk的语义匹配本身就有偏差，可以试试给chunk加上文档标题或者问题式摘要做增强。关键词兜底我强烈建议加，BM25或者简单的jieba+倒排都行，向量召回top20再和关键词结果做RRF融合，精准条款基本就跑不掉了。还有一点容易被忽略，你可以在检索前先用LLM把用户问题改写成几个明确的子查询，比如“报销流程”拆成“报销申请步骤”“报销审批权限”，多路召回效果比单query好很多。

我之前也踩过这个坑，固定500字切确实容易把一条完整条款拦腰截断，召回时语义就散了。你可以试试按标题层级做父子分块，子块去检索、父块喂给模型，效果会好不少。另外“报销流程”这种问法，光靠向量真不一定稳，加一路BM25或者关键词兜底做混合检索，基本能救回来。bge-large本身没问题，但记得加个指令前缀，query和passage的写法不一样，这个细节挺影响排名的。