RAG系统召回率上不去，是不是我分块策略有问题？

结构解析确实比傻分块靠谱，先用版面分析拆出标题和段落再分，召回能稳不少。

bge-large对长文档的语义捕捉其实挺依赖结构的，你直接按固定字数切分，很容易把“配置步骤”和“错误码”拆到不同块里。建议先做文档结构解析，按标题或段落边界来分块，比如用PyMuPDF提取层级标题，再基于标题粒度切分。另外overlap设20对256的chunk来说有点小，可以试试设到50-80，至少能让上下文跨段衔接。如果还不行，考虑用reranker模型对召回结果做二次排序，把真正相关的块顶到前面。

感觉你这个情况确实不完全是分块大小的问题，技术文档本身结构性强，直接按固定chunk切很容易把上下文关系搞断。建议先试试用文档的标题、段落层级做语义分块，比如按章节或者模块边界来切，这样每个chunk内部逻辑更完整。另外overlap可以适当提高到30-50%，特别是针对那些步骤和错误码混在一起的描述，能帮助模型捕捉到更连贯的语义。bge-large对长文本其实挺敏感的，但前提是块内信息要聚焦，不然召回率确实会卡住。

你这个问题我太懂了，之前搞运维文档RAG的时候也卡在召回率上。光调chunk_size确实容易撞墙，文档结构解析挺关键的，比如用unstructured库或者llamaindex的HierarchicalNodeParser先按标题拆成段落，再按内容做小chunk，这样能保留层次关系。另外你bge-large的top_k设了多少？试试结合HyDE或者query改写，有时候用户问题太笼统，直接检索容易偏。

结构解析后再分块确实会更准，尤其技术文档里的表格和步骤说明，切开就丢语义了。

说实话你这个情况我太懂了，之前我也死磕chunk_size调了半天没啥用。后来发现技术文档本身结构性强，直接按段落或章节标题切分比固定token数好用得多，尤其是配置步骤和错误码这种密集信息。建议先试试把PDF里的小标题、表格、代码块提取出来，按语义段落切分，overlap可以设到50-80，召回率明显会上去。另外可以加个reranker对召回结果二次排序，前5里有效chunk能多一倍。

说实话你这问题我太懂了，之前做类似项目时也是卡在召回率上。感觉你那个overlap设20可能偏小了，尤其技术文档里术语密集，小overlap容易让语义片段断掉，试试提到50-80。另外分块前先做文档结构解析确实有效，比如把PDF里的大标题、表格、代码块单独抽出来作为chunk边界，比单纯按字符切分要合理很多。我后来还加了按段落语义相似度动态切分，召回率直接涨了十几个点，你可以试试看。

说实话，你这问题我太有同感了，光调chunk_size和overlap确实容易撞墙。建议先对技术文档做结构解析，比如按章节、表格或代码块切分，保留层级关系，这样召回质量会明显改善。另外试试把chunk_size放大到800左右，overlap设到150，配合hybrid检索（向量+关键词），复杂问题能多捞点相关内容。

文档结构解析确实值得先做，把标题、步骤和代码块拆出来再分块，召回率能稳不少。

你这情况我太熟了，5000多份PDF直接切块肯定漏信息。建议先做文档结构解析，把标题、章节、表格和步骤说明单独提取出来再分块，比如把“配置步骤”和“错误码”拆成独立段落，这样召回时相关性会高很多。另外overlap可以试试设到30-50，bge-large对连续语义挺敏感，别太小气。

说实话，我遇到过类似的问题，后来发现光调chunk_size和overlap确实不够。你文档里结构信息很丰富，比如标题、表格、步骤编号，直接硬切很容易把逻辑断掉。建议先试试用PyMuPDF或者Unstructured这类工具把文档结构解析出来，按章节或者标题层级分块，召回率会明显改善。另外query复杂的时候，可以考虑拆成子问题分别检索再合并结果，这样比单次硬找靠谱得多。