RAG项目用开源模型做embedding，中文效果总差点意思，怎么选？

说实话你这情况我太熟了，bge-large-zh-v1.5和m3e在短文本匹配上确实够用，但一到长文档或者需要跨段落推理的场景就露馅。我个人经验是，先别急着上bge-m3，那玩意儿显存占用和推理延迟不是闹着玩的，你本地搭的话得先掂量下硬件。

你提到换chunk size没用，我怀疑问题不在粒度，而是你切分策略太机械了。试试按语义段落切，或者用递归字符切分器把标题和上下文绑在一起，有时候关键细节被切到两个chunk里，top5就算召回了，上下文也断了，生成自然漏。

至于换个更重的模型，我建议你倒腾下jina-embeddings-v2或者acge-large，这俩在中文长文本上比bge稳一些，而且对FAQ这种结构化问题更友好。不过我得提醒你，embedding这玩意儿不是越重越好，你Qwen2.5-7B本身已经够强了，源头检索要是能召回20条再做重排，比单纯换embedding模型提升更明显。

关键词兜底那层我觉得特别有必要，尤其FAQ场景，很多问法都是固定句式，像“怎么退换货”这种，embedding反而容易把语义泛化掉。你可以在LangChain里加个双路检索，BM25先捞一遍，再跟向量结果做融合，成本低效果立竿见影。

最后问一句，你有没有试过对检索到的段落做个简单的query改写或者关键词扩展？有时候用户问法太口语化，模型没理解到位，不是embedding的问题。

说实话bge-m3提升没有想象中大，中文长文本还是看段落内部语义密度，你可以把召回从top5放到top8试试，牺牲点精度换召回率。另外我个人经验是chunk_size影响真不大，关键是overlap要设到50-80，不然关键信息正好被切在两段中间就废了。FAQ那层建议加，用bm25或者简单jaccard相似度做兜底，实测对高频问题特别管用，成本也低。还有个小坑，Qwen2.5-7B对检索段落里的细节敏感度一般，你可以试试把检索到的top段落拼一起时，按相关性倒序排，让最相关的靠后点，有时候生成效果反而更好。

说实话bge-m3提升有限，你这情况更像是chunk粒度跟检索精度不匹配，不如试试先按语义段落切，再对每个段落做摘要索引。另外FAQ确实值得单独上关键词兜底，尤其问法固定的那种，效果立竿见影。我上次也是类似配置，最后是靠混合检索把top5质量救回来的，单纯换模型真不一定解决漏细节的问题。

漏细节这事，我觉得八成锅不在embedding本身。top5看着相关但答案缺斤少两，更可能是召回粒度的问题——关键信息被切碎了，或者藏在top5之外的第6到第10条里。可以先试试把top-k调到10再重排，再拿几个bad case手动看看正确段落到底排第几，定位清楚再换模型。