RAG用本地embedding模型，chunk大小到底怎么定？试了好多都不理想

试过类似组合，bge-m3对长文本的语义压缩确实比OpenAI那款更“钝”一些，尤其当关键信息分散在段落里时。个人感觉与其死磕chunk size，不如先按文档结构切（比如按标题/段落），再对每个chunk做语义去重或补一句摘要。另外你对比过相似度阈值吗？本地模型分数普遍偏低，直接用cosine阈值可能误杀很多相关片段。

我最近在跑论文库时发现，把overlap设成chunk的10%到15%反而比固定值更稳，但前提是chunk得带上下文标签（比如章节名）。你这情况要不试试先粗切再细切的两级策略？第一级按逻辑段落划，第二级只对超过600字的段落再拆，可能比均匀切好使。

我之前也踩过这坑，chunk size真不是越大越好。bge-m3对长文本的语义捕捉其实没问题，问题可能出在分割时把关键句和上下文拆散了，试试按段落或者语义边界切，或者用markdown标题做结构分割。

另外你对比OpenAI的向量分布没意义，不同模型空间本来就不一样，检索时保证query和doc用同一个embedder就行。我后来用500chunk+100overlap，但加了重排序（比如bge-reranker），效果提升很明显。

你可以先看看召回的badcase，是定位不准还是排序问题，再针对性调。还有，PDF转文本时格式混乱也会严重影响chunk质量，建议先清洗再切。

关键句被切碎可能是chunk太大，试试按语义切而不是固定长度。