向量数据库召回率上不去，调了embedding和距离算法还是不行，求指点

85%其实不算差了，但卡在这个点确实挺常见的。你有没有检查过切分策略？chunk太大或太小都会影响召回，有时候问题根本不在向量这边。另外可以试试给原始文本加一些关键词或者标题信息再embedding，bge-m3对长文本的语义压缩还是有损失的。还有个偏方是用hybrid search，BM25加向量一起召回，效果经常比单路好不少。

85%其实不算差了，但卡在这个点确实挺难受的。你光调距离算法和索引参数，可能忽略了分块策略——chunk切得太碎或者太大都直接影响召回，bge-m3对长文本的语义压缩是有损的。另外Milvus里标量字段过滤有没有参与？如果先过滤再检索，候选集被砍掉太多，召回肯定上不去。建议先拿一批bad case看看是压根没召回到还是排太后面了，定位清楚再调才有方向。

85%其实不算低了，但你卡在这儿可能是chunk切分的问题，不是向量本身的锅。bge-m3对长文本挺敏感的，如果chunk切得太碎或者跨了语义边界，embedding质量再好也白搭。另外你测试集是怎么构造的？如果query和doc的表述差异太大，那召回率低也正常，这种情况可以试试加个query改写或者用hybrid检索兜底。Milvus这边参数调到一定程度收益就很小了，不如回头看看数据侧的预处理。

85%其实不算低了，但卡在这个点确实难受。你有没有想过问题可能不在检索端，而是chunk切分本身？我之前也遇到过类似情况，后来发现是段落切得太碎，语义被割裂了，embedding再好也救不回来。另外Milvus的索引类型也挺关键的，HNSW和IVF调参逻辑完全不一样，你用的是哪种？可以试试加个rerank模型，粗排召回不够精排来凑，效果比死磕参数强。

85%其实不算低了，你试试把chunk切小一点再重叠一部分，召回一般能提几个点。

这个思路不错，收藏了。

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