RAG系统里知识库太大时，检索结果总是不准怎么办？

几千份文档的话，先加个reranker试试，bge-reranker效果挺明显的。

几千份文档只靠向量检索确实容易翻车，ada-002对这种专业术语密集的query区分度本来就一般。我建议你先加个reranker试试，bge-reranker或者cohere的都行，召回top50再重排top5，效果提升挺明显的。另外切分策略也很关键，技术手册最好按标题层级切，别用固定长度硬切，不然一个完整的排查步骤被拆散就很难匹配上了。

几千份文档这个量级其实不算大，但chunk乱排确实很典型。光调大chunk size往往适得其反，块越大语义越糊，embedding抓不住重点，反而把噪声一起带进来了。text-embedding-ada-002对中文技术手册的细粒度区分能力一般，换成bge-m3或者带指令的模型可能更对症。切分策略上别只按固定长度硬切，试试按标题层级或者语义边界来分，保证每个chunk是一个完整的小主题。你说的加reranker我觉得是现阶段性价比最高的一步，先粗召回top50再用bge-reranker精排，复杂query的命中率提升很明显。另外“数据库连接超时怎么排查”这种问法偏口语，跟手册里的书面表述gap挺大，可以考虑加一层query改写或者HyDE，把问题先扩写成更接近文档风格的样子再去检索。

几千份文档直接靠向量检索确实容易翻车，尤其查询词和文档用词不一致的时候。我建议先别急着换embedding，把chunk按照文档结构切，比如按标题层级来分，保留一点上下文重叠，效果会好不少。reranker基本是标配了，加个bge-reranker或者cohere的，召回top20再精排top5，提升很明显。另外可以试试混合检索，BM25加向量一起用，对技术手册这种关键词密集的场景挺管用。

加个reranker试试，几千文档的话bge-reranker效果挺明显的，我之前也卡过这。

几千份文档确实得加reranker，光靠embedding排序不够。另外可以试试按标题层级切，别硬切固定长度。

几千份文档光靠向量检索确实容易翻车，ada-002对这种专业术语的语义区分本身就一般。你切分的时候可以试试按标题层级来，别硬切固定长度，不然一个chunk里混了好几个主题，召回肯定乱。加reranker是最直接的解法，bge-reranker或者cohere的都行，先粗召回top50再精排，效果提升很明显。另外查询端也可以做点文章，把“数据库连接超时怎么排查”改写成几个子查询分别检索再合并，比单条query硬扛强不少。

几千份文档真不算大，先加个reranker试试，bge-reranker效果挺明显的，比调chunk size管用。