RAG召回率上不去，chunk大小和embedding模型怎么调？

我之前也踩过差不多的坑，256 token 对技术文档来说确实太碎了，尤其像“数据库连接超时”这种问题，核心信息往往散在好几个段落里，切太细反而拼不出完整语义。后来我换成按语义切分加 400 到 500 token 左右，再配 10% 到 15% 的 overlap，召回明显稳一些。embedding 这块 bge-small 胜在快，但中文技术文档里专有名词和缩写多，换 bge-base 或者 bge-m3 通常能捞回不少漏掉的段落，代价就是索引慢一点。另外别只盯着 chunk 大小，检索策略也很关键，纯余弦 top-k 很容易被那种泛泛的配置说明抢位，可以试试 hybrid 检索，把 BM25 和向量结果融合一下。还有个我觉得挺管用的 trick，是给每个 chunk 加上它所属的标题层级或者文档路径当上下文前缀，再丢给 embedding，这样“配置说明”和“故障处理”就不会混在一起了。如果你们文档里有大量步骤性内容，也可以考虑按问答对或者按小节做 parent-child 检索，先粗召回再拿小 chunk 精排，效果比单纯调大 chunk 好。

bge-small换m3e-base试试，中文文档召回差别挺大的。chunk别光调大，试试按标题或段落切，比固定token好使。

试试用bge-large，再把chunk按文档结构切而不是死磕固定长度，效果会好很多。

你这个情况挺典型的，chunk调大召回确实会好一点，但噪声也跟着进来了，本质上是把“检索精度”和“上下文完整性”放在了对立面。我自己的经验是别只盯着chunk size，先看看你的文档结构，技术文档里很多答案其实是跨段落的，比如超时处理可能涉及配置项、代码示例和注意事项三块，硬切256肯定丢信息。可以试试按语义或标题层级切，llama-index里有semantic splitter或者markdown header splitter，比死磕token数管用。embedding那块bge-small对中文技术文档其实还行，但如果你们文档里缩写、代码符号多，可以换bge-m3或者用领域数据微调一下，效果比单纯换大模型明显。另外检索别只用余弦相似度，加个BM25做混合检索，再上rerank模型，召回精准度能提不少。还有一个容易忽略的点是query改写，用户问“怎么处理数据库连接超时”，你可以先让LLM扩成几个关键词再检索，比直接拿原句去搜强很多。