RAG检索老召回不相关片段，是分块粒度问题还是embedding选型不对？

300字分块对技术文档偏碎了，连接池排查这种问题答案往往散在参数说明、监控指标、日志特征好几个段落里，单个chunk装不下完整语义，embedding再准也白搭。可以试试按标题层级切，或者用bge-m3的稀疏+稠密混合检索，纯dense对这种术语密集的场景确实容易飘。另外top-20里真正相关的排十几名，说明排序阶段还有救，加个rerank比如bge-reranker-v2基本能把对的顶上来。

300字切太碎了，关键上下文容易断，试试按段落或语义切，另外top-20太宽，先收紧到5看看。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

300字带50重叠对技术文档来说粒度确实偏粗了，一个chunk里可能混了好几个主题，embedding再强也容易被带偏。建议先别急着换模型，把chunk按标题层级切细一点试试，比如按小节切、重叠降到20字左右，看看召回有没有改善。另外top-20里真正的段落排十几名，说明它其实被召回了只是排序靠后，可以考虑加个rerank模型做二阶段精排，bge-reranker对这类场景提升挺明显的。还有个小点，查询和文档的表述差异大时，可以试试给query做下改写或者加同义词扩展。

300字分块对技术文档偏粗，试试按标题层级切细点，再拿连接池那段单独测下embedding召回排第几。