RAG检索老召回一堆不相关内容，除了调topk还能怎么优化？

混合检索值得试，BM25对人事制度这种术语匹配挺友好，能兜住向量漏掉的精确词。另外query改写别小看，“年假怎么休”改写成“年假申请条件+天数规定”再检索，命中率会高不少。你chunk_size调了但有没有考虑过把制度条文按条款粒度切？之前我做类似场景，把“休假”“考勤”这类强分类标签直接作为metadata过滤，比单靠相关性排序干净多了。

混合检索值得试，bm25能把那些带“年假”关键词但语义偏的片段拉回来，向量负责语义扩展，两边结果去重合并再排序，效果会比单路强不少。另外你可以看看召回片段里是不是有大量重复的固定话术，比如制度总则里那些套话，这种用MMR或者按位置权重降一下能压掉不少噪音。query改写对问法太口语的情况有用，但你这问题更可能是chunk切分时把不同制度条款混在一个片段里了，建议试试按条款标题做结构化切分，让每个chunk只讲一个规则。

混合检索在我们项目里提升挺明显的，BM25对“年假”这种关键词的精确匹配帮了大忙，向量那路负责语义兜底。另外可以试试在检索前先做一轮query意图分类，人事制度这种场景类目清晰，把考勤、招聘的chunk在metadata里打上标签，检索时直接过滤掉，比调topk管用多了。reranker如果暂时不想微调，bge-reranker-base先拿来用效果也不差。

年假这种问法确实容易翻车，因为“年假怎么休”本身太短了，bge-m3再强也扛不住query信息量太少，向量空间里跟考勤、绩效的embedding距离拉不开很正常。你调topk和chunk_size没用，是因为问题出在召回源头，不是数量问题。我建议先把query改写加上，用LLM把“年假怎么休”扩成“员工年假天数、申请流程、休假条件”这种带具体意图的句子再去做检索，光这一步在人事场景里提升就很明显。混合检索也值得上，BM25对“年假”这种关键词的精确匹配比纯向量靠谱，milvus现在也支持sparse向量，bge-m3本身就能出稀疏表示，直接做dense+sparse混合不用再引一套ES。另外你chunk切的时候可以带上制度标题和章节路径做metadata，检索时先按制度类型过滤一层，比如限定在“假期管理”类目下再算相似度，能砍掉一大半无关片段。reranker如果不想微调，先用bge-reranker-v2-m3做粗排后的精排，成本不高但效果立竿见影。这几招叠一起，比单换embedding模型性价比高多了。