最近在搭一个基于开源模型（ChatGLM）的RAG问答系统，用Milvus做向量存储和检索。但测试时发现，检索出来的top-k文档经常跟问题不相关，比如问“怎么调优模型参数”，结果返回一堆环境配置的片段。我用的embedding是bge-large-zh，索引类型选了IVF_FLAT，nlist设了1024。是不是索引参数没调好，还是embedding模型本身对长文本支持不行？另外，有没有必要先做文本分块再入库？求有经验的大佬指点下方向，踩坑踩得有点迷茫了。