最近在做一个基于RAG的AI编程助手，用来帮团队检索项目里的API文档和代码片段。目前用的embedding模型是text-embedding-ada-002，切块策略是按函数和类来分，但发现一个问题：当用户问“这个接口怎么调”时，检索出来的片段往往只包含定义，缺少调用示例或参数说明，而这两类信息可能分布在不同的文件里。我把多个片段拼进上下文后，LLM还是会混淆来源，甚至编造不存在的参数。试过加文件路径前缀，但效果不明显。想请教下大家，在RAG pipeline里有没有什么好的方法，能让模型更准确地关联和引用分散在多个文件里的相关信息？还是说我切块粒度或检索排序本身就有问题？感谢！