RAG系统里检索到的文档太多太杂，怎么控制召回质量？

试试先粗筛再精排，比如用轻量模型对top-k结果rerank，能明显提升质量。

试试先粗筛再精排，用cross-encoder对召回结果重新打分，能过滤掉不少噪声。

说到这个我太有同感了，之前也被同样的问题折磨过。其实top-k文档多不一定是坏事，但如果不做精细化的过滤，LLM确实容易被噪声带偏。我后来尝试了两步走：第一步是检索阶段用混合检索，比如把向量相似度跟BM25的分数做个加权融合，这样能兼顾语义和关键词匹配，至少把那些语义相似但实际不相关的文档先压下去；第二步是在检索回来后加一个reranker，比如用Cohere或BGE的reranker模型，对top-k结果重新排序，只保留前3-5个最相关的片段喂给LLM。这样虽然多了一步处理，但召回质量明显提升。另外chunk size我建议别固定，试试按章节或段落边界动态切分，配合metadata过滤（比如时间、来源），也能减少无关片段。你用的MMR我觉得可以保留，但权重调低一点，主要靠reranker做最终把关。对了，你试过用LLM本身来做一次相关性判断吗？比如让GPT对每个文档打个分，虽然慢点但效果很稳。

我之前也踩过这个坑，后来试了下在检索后加一个reranker模型，像Cohere或bge-reranker那种，能把真正相关的片段排到前面，效果比单纯靠向量距离好不少。另外还可以试试分两步走，先用关键词召回粗筛一遍，再用向量精排，混合检索能互补短板。你现在的chunk size和overlap调了多少？有时候段落切得太碎反而容易带进噪声。

我也遇到过类似的问题，后来用了query改写+重排序的组合拳，比如在检索前先让LLM把用户问题拆成几个子查询，再分别去向量库搜，最后用cross-encoder模型对结果重新打分，相关性明显提升。另外可以试试混合检索，把稀疏检索（比如BM25）和稠密检索的结果融合，能互补各自盲点。不过你用的chunk size具体是多少？有时候粒度太大也会引入噪声。

说实话我也踩过类似的坑，top-k一多，LLM就开始东拼西凑，反而把正确信息淹没了。我后来试了个笨办法但挺管用：先做一层粗召回，再用更精细的reranker模型对结果重新排序，比如Cohere的rerank或者BGE的reranker，把相关性低的片段直接砍掉，只保留前3-5个最高分的。这样比单纯调chunk size要稳得多，毕竟embedding的语义相似度有时候就是不如专门训练的排序模型靠谱。

另外混合检索我也在试，比如把稀疏检索（BM25）和稠密检索（向量）的结果加权合并。你可以用LangChain的EnsembleRetriever，把两种检索的得分归一化后再融合，这样能补足纯向量检索对精确关键词匹配的弱势。不过要注意权重配比，我一般是向量0.7、BM25 0.3左右，具体得看你的文档类型。

后处理方面，对检索结果做段落级的去重和压缩也有帮助。比如先对片段做语义相似度聚类，每个簇里只选一个代表，避免重复内容堆叠。或者干脆把检索到的文档丢给一个小的LLM做一次“摘要合并”，再交给主模型生成，但这样会增加延迟。你用的是哪个embedding模型？text-embedding-3-small还是ada-002？不同模型的检索粒度差别挺大的，换个大一点的embedding说不定也能改善。