用Cursor写RAG应用，结果检索总是返回无关内容，咋调？

同感，这个检索结果确实离谱，明明问的是营收数据，结果捞出愿景和团队介绍，换我估计得崩溃。我觉得分块策略嫌疑最大，512字符不重叠切，对于中文来说，一段话可能刚好在中间被截断，尤其像PDF里“团队介绍”和“公司愿景”这种内容，往往有固定标题和段落边界，硬切容易把上下文打碎，导致向量表示偏离原意。更关键的是，bge-small-zh-v1.5这个模型本身对短文本的区分度有限，如果切出来的块里缺少关键数字或实体（比如“2023年第四季度”这种），检索时相似度就容易被无关但语义相近的句子带偏。

有个简单调试思路：可以先手动检查一下，问题中的“营收”在PDF里是不是有明确的同义词或缩写，比如“收入”“revenue”，如果文档里用的是“收入”，但你的query只用“营收”，embedding可能会匹配到“团队介绍”这种高频词分布相似的文本。另外，你提到没加Metadata Filter，那是不是可以临时在检索阶段加个简单的关键词过滤？比如先正则匹配“营收”“季度”等词，再跑向量检索，至少能缩小范围。

还有，Cursor生成的代码确实可能有坑，比如LangChain的默认FAISS检索器可能没设置score阈值，或者分块时没处理PDF的排版噪声（换行符、表格格式等）。建议先用纯文本把PDF内容打印出来，肉眼看看被切出来的512字块里都有什么，比直接调代码更直观。你试过调整chunk size到256或768并加128字符重叠吗？或者试试其他embedding模型？

这问题我太熟了，跟Cursor关系不大，核心还是分块策略和检索召回之间的匹配度出了偏差。

固定512字符无重叠切分，碰上PDF里“团队介绍”“公司愿景”这种章节，如果刚好内容短，一个chunk就把整段吞进去了，而财务数据反而被切散成几段，语义密度不够，向量相似度自然拼不过那些结构清晰的长文本。bge-small这个模型本身对短文本的区分度也偏弱，你试下把分块改成256+32重叠，或者干脆按markdown标题/段落边界做语义分割，LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter就能干这事。

另外你提到没用Metadata Filter，这个其实很关键。既然数据是内部PDF，完全可以提取文档名、章节标题、页码作为metadata，检索时先根据问题关键词（比如“营收”）做关键词预过滤，再跑向量相似度。FAISS本身不支持直接filter，但你可以用SelfQueryRetriever或者先查一遍metadata再召回，效果提升很明显。

还有一个容易忽略的点——你查一下生成的embedding是不是全被normalize了？bge模型默认输出是带模长的，FAISS如果不做归一化，余弦相似度会出问题。我踩过这个坑，最后发现是CosineSimilarity和L2距离混用了。

调试思路的话，建议先把召回结果打印出来，看看每段chunk的具体内容和相似度分数，一眼就能看出是切碎了还是向量方向不对。如果分数普遍偏低（比如0.5以下），那大概率是embedding或者切分的问题；如果分数高但内容不对，那就是切分没把关键信息兜住。

你这情况大概率是分块策略的问题，512字符无重叠切分太死板了，尤其是“营收”这种关键词可能正好被切到两个块边界，检索时对不上。建议先试试加128字符的重叠，或者改用基于语义的递归切分（比如langchain的RecursiveCharacterTextSplitter）。另外bge-small模型对中文长文本的区分度一般，可以加Metadata Filter（比如按章节标题过滤）来排除“团队介绍”这种无关内容，调试时先手动查一下向量库里这些块的实际embedding质量。