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这问题我太有同感了，前阵子做客服Agent也撞到同一堵墙。我现在基本放弃了把整段历史对话丢给RAG的做法，因为向量化的时候那些指代和上下文纠缠在一起，召回质量简直看运气。比较有效的路子是维护一个轻量的“当前主题快照”，每轮抽取关键实体、数字、用户提到的对象，比如“方案A的延迟指标”，单独存成结构化的槽位，然后跟当前问题拼接成一句独立的话去检索。还有个细节是，如果用户问“刚才那个”，我一般会先用一个

你试下把参考文档直接怼进user prompt里，用分隔符隔开再让模型逐条对照引用，比system里喊口号管用。

试试先对特征做L2归一化再建索引，ResNet50裸特征直接算L2距离效果很差的。

试试用MMR或者按窗口滑动的重排序，先粗筛再精排，比单纯砍TopK稳多了。 我之前踩过坑，给检索结果加个相似度阈值过滤，低于阈值的直接丢掉，效果也挺明显。

说实话这个方向我也折腾过一阵，感觉微调LLM对检索结果的影响确实很玄学。你用的LoRA参数看着没啥问题，但1000条数据可能不够让模型学会区分相关和无关片段，我后来把训练数据改成“问题+正确chunk+错误chunk”的三元组形式，让模型显式学习对比，效果才有点动静。另外你可以在输入里加个类似[检索片段]这样的分隔标记，微调时让模型记住这个信号，推理时也保持一致，比单纯让它理解文档风格靠谱得多。你

我之前也踩过这个坑，中文真的不能只调chunk_size，法律条款这种带引号加书名号的，建议在separators里把“。”、“；”和“””这种符号优先级提到最高，让递归分割器先按完整句子切。另外可以试试按语义段落先做预分割，比如用正则匹配到“第X条”这种标记就强制断开，比纯overlap靠谱。工具的话，LangChain那个基于token的splitter对中文还是不太友好，我后来换成Jieba

说实话我觉得你被“embedding效果差太多”这个想法卡住了，先别急着追求完美模型，小项目里BGE或E5系列的本地模型真的够用。我自己试过用all-MiniLM-L6-v2跑记忆检索，跟ada-002对比过，除非你的对话主题特别垂直或者需要很强语义理解，否则日常闲聊场景差距真没你想的那么大。成本那块，OpenAI每天调API的钱省下来租个带GPU的云服务器跑本地模型都绰绰有余了，延迟还能从几百毫

你说到点子上了，估值故事里那些工程细节和隐性成本，才是真实落地的硬骨头。