RAG系统召回率上不去，是不是我分块策略有问题？

PDF不解析结构直接切就是白给，先按标题层级拆再合并试试。

先做文档结构解析吧，PDF按标题层级切比硬调chunk_size管用多了。

你这情况我太熟了，去年做运维知识库的时候踩过一模一样的坑。说实话chunk_size调到256还是512根本不是核心问题，你那个query明显是复合型的，“配置步骤”和“错误码含义”大概率分散在文档不同章节里，靠固定窗口切出来的chunk天然就很难同时命中这两块内容。我建议你先别急着调参，把PDF的目录结构和标题层级解析出来，按章节+小节做语义分块，表格和代码块单独拎出来处理，效果会比现在好很多。另外bge-large对长文本其实没那么敏感，你可以在每个chunk前面拼上它所属的章节标题路径，相当于给embedding加了个上下文锚点，这个改动成本很低但提升挺明显的。还有一点，召回前5只有1-2个有用，你有没有试过加个rerank模型？bge-reranker对这种混合意图的query效果很直接，先粗召回20个再精排，比你在分块上死磕要快得多。5000份PDF量不算小，建议先拿一两百份做个评测集，不然你改了什么都不知道是好是坏。

你这个情况大概率不是chunk_size的问题，5000多份PDF还带操作手册，文档结构解析这步基本绕不开。纯按字数切的话，配置步骤和错误码很容易被切到不同chunk里，用户问的又是组合型问题，召回自然拉胯。建议先按标题层级拆，把步骤和对应的错误码绑在一个chunk里，再考虑加个rerank或者查询改写，光调overlap救不了这种结构性丢失。

5000多份PDF还硬切256/512，确实容易把配置步骤和错误码拆散。建议先上文档结构解析，按标题层级切，表格和代码块单独处理，别让它们被切碎。另外你那个问题其实包含两个意图，可以试试查询改写或者多路召回再融合，比死磕chunk_size管用。

先解析文档结构再按标题层级切，你这问题八成是块切太碎丢了上下文。

光调chunk_size没用，先做文档结构解析，按标题层级切，配置步骤和错误码别拆散。

你这个问题大概率不是chunk_size的锅，5000份PDF里混着标题、表格、代码块，硬切512很容易把配置步骤和错误码拆到两个块里，检索时当然只能命中一半。我之前也踩过这坑，后来先用unstructured或者pdfplumber把标题层级和表格抽出来，按章节做父子块，小块去召回、大块给上下文，效果提升挺明显。另外复杂问题最好加个query改写或者多路召回，光靠单路bge向量有时候确实抓不住“配置步骤+错误码”这种复合意图，可以试试混个BM25一起排。

你这个方向其实没错，垂直领域的技术文档不按结构分块，光调chunk_size确实收益有限。我建议先上版面分析或按标题层级切，把配置步骤和错误码这种天然成对的内容留在同一个块里，不然embedding再强也拼不回完整语义。另外可以加个关键词或BM25的混合召回兜底，复杂query里具体模块名和错误码这种词，稠密向量反而不敏感。你现在的数据量值得花时间做结构解析，别急着换模型。

先解析文档结构再按标题层级切，技术手册硬切256纯属自残。

先做文档结构解析再按标题层级切，别硬切256，配置步骤和错误码拆开召回了也拼不回去。

5000份PDF还按固定长度切，结构全切没了。先做文档解析按标题层级分块，再针对配置步骤单独切，效果会好很多。

5000多份PDF不先做结构解析确实容易翻车，技术手册里的配置步骤和错误码经常被切散，256或512的固定窗口很难保住完整语义。你可以试试按标题层级切，再针对表格和错误码部分单独处理，让每个chunk尽量自包含一个完整操作单元。还有个容易忽略的点：用户那句query其实混了两个意图，配置步骤和错误码含义，单路召回本来就难同时命中，拆成子查询或者加个轻量rerank会明显好转。

我最近也在折腾类似的事，感觉你这个情况不完全是chunk size的锅。技术文档和操作手册本身就是强结构化的东西，直接按固定长度切很容易把“配置步骤”和“错误码解释”这种本来该在一起的内容拆到两个chunk里，召回的时候自然只能命中一半。你可以先拿几个bad case把原始PDF翻出来看看，到底是切断了还是embedding本身没抓住语义。如果发现是结构被破坏，那确实得先做文档解析，把标题层级、表格、代码块这些先识别出来再按语义单元切。另外5000多份PDF这个量级，bge-large未必是最优解，可以试试换个领域适配更好的模型或者加个rerank，前5里1-2个有用其实不算特别离谱，但确实有提升空间。overlap设20有点太保守了，试试调到chunk的10%-15%，对边界情况会友好不少。

你这个方向我觉得没跑偏，分块确实很可能是主要瓶颈。技术文档和操作手册这类东西，天然有很强的层级结构，你按固定token切，很容易把“配置步骤”和它对应的“错误码说明”切到两个不相邻的chunk里，那召回自然就散了。我之前做类似项目时也踩过这个坑，后来改成先解析标题层级，再把同一小节的内容尽量保留在一起，效果提升挺明显的。另外你可以试试在embedding前给每个chunk加上它所属的章节路径，比如“模块A > 配置 > 错误码”，这样语义信息会更完整。还有个容易被忽略的点，复杂问题往往需要多个chunk拼起来才能回答，单靠top5召回本身就不够，可能得考虑加一层rerank或者query改写。你现在的评估方式是什么，有没有单独看召回阶段的命中率，还是直接看最终回答效果？这个分清楚会好调很多。

5000多份PDF还带操作手册，这场景不做结构解析确实挺吃亏的。纯按token切很容易把“配置步骤”和“错误码说明”切散，尤其手册里的表格和列表，一刀下去语义就断了。我之前也踩过这个坑，后来改成先按标题层级粗分，再在段落内做滑窗，召回明显稳了不少。你可以先拿几篇典型文档手动看看chunk边界，大概率能找到问题。