用开源模型搭RAG，召回效果很差，大家怎么优化分块和检索的？

试试把chunk压到256，重叠64，BGE-small对长文本确实不太行。reranker可以看下bge-reranker-base，4G显存够跑。

说实话BGE-small在长文档上确实有点吃力，尤其512分块切碎了语义，召回漏关键段太正常了。我建议你先试试把分块调到256加64重叠，然后改成按标题或段落结构切，别死磕固定大小。另外top-3太少，至少top-5再喂给LLM，不然答案碎片化没法救。reranker的话，bge-reranker-base在6G显存上能跑，效果比小模型强不少，你可以直接接在检索后面。

试试把chunk压到256，检索改成先粗排再精排，bge-reranker-base也就1G多，效果立竿见影。

说实话bge-small做embedding本身对长文档就不太友好，信息压缩太狠了。你试试先按章节或者语义段落切，而不是死磕固定token数，配合parent-child检索（小块召回、父块给LLM）能缓解不少。

reranker的话可以看下bge-reranker-base，4G显存就能跑，效果比直接top-3硬切强太多。另外你top-3太少了，文档5000字的话建议先top-10再过reranker，不然漏检是必然的。

试试换成父子分块，小块检索完映射到大块喂给模型，召回能稳不少。reranker可以看看bge-reranker-base，4G显存够跑。

说实话我觉得问题可能出在分块和检索的匹配上，512或1024的块对BGE-small来说太粗了，尤其技术文档里关键信息经常藏在长段落中间，top-3很容易被无关内容挤掉。你可以试试先把文档按标题或语义段落切分，再对每个块做更细粒度的句子级索引，检索时先召回块再定位句子。Reranker的话，bge-reranker-base在6G显存上跑得动，效果比直接调相似度阈值明显，但注意别对每篇都rerank太多候选，先top-20再过滤比较稳。另外你重叠128是不是有点机械，我一般会根据段落边界动态调整，不然容易切断术语定义。

试试把重叠调成256再加个bge-reranker-base，top-3太少了至少拉回5条再精排。

说实话BGE-small配512分块在长文档上确实容易丢上下文，我后来试过把重叠提到256甚至384，召回会稳一些。你不如先试试父子分块，父块存语义、子块去检索，这样能兼顾细节和全局。reranker的话可以看看bge-reranker-base，量化后4G显存就能跑，个人觉得比cross-encoder轻量不少。另外top-3确实太少了，先提到5-8个候选再rerank，效果会明显不一样。