RAG系统里检索到的文档太多太杂，怎么控制召回质量？

试试混合检索加个rerank吧，bm25加向量召回后统一精排，比单纯调topk靠谱多了。

试试先rerank再截断吧，比如cohere的API，比单纯调MMR靠谱多了。

我一般会按query和doc的embedding相似度做个阈值过滤，低于0.7的直接扔掉，效果立竿见影。

试试混合检索加rerank吧，bm25加向量召回后统一精排，效果立竿见影。

调chunk size真不如换个思路，用交叉编码器做粗排过滤，能砍掉一半垃圾片段。

试试先粗排再精排，用cross-encoder重排top50，比单纯调chunk size管用得多。

召回质量卡阈值不如做rerank，bge-reranker加进去效果立竿见影，可以看看。

我最近也在折腾这个，发现光调chunk size真不如在检索后加个rerank步骤，比如用cross-encoder对top-k结果重新打分，比MMR那种去重方式精细多了。另外混合检索的话，可以试试把BM25和向量检索的结果做加权融合，能补上纯语义匹配漏掉的关键词信息。你用的是OpenAI embedding，有没有试过把query也做一下扩展，比如生成几个变体再分别检索合并？

试试rerank吧，cohere或者bge-reranker都行，过滤完再喂给LLM会干净很多。

混合检索用BM25+向量，把分数归一化后加权融合，比单靠embedding准不少。

说实话我之前也踩过这个坑，后来发现光调chunk size真没什么用。可以试试在召回后加一个rerank环节，比如用cohere的rerank模型或者交叉编码器，把top50先粗召回再精排到top5，效果立竿见影。另外混合检索也值得搞，BM25和向量检索各取一半结果合并去重，能补上纯语义匹配漏掉的关键词命中。你提到MMR不够精细，其实可以自己写个简单的相似度阈值过滤，把低于某个cosine分的片段直接扔掉，比MMR更可控。

试试先用embedding做粗召回，再拿query和候选docs跑个cross-encoder精排，过滤掉低分片段，效果比单纯调MMR明显。

我之前也踩过这坑，后来直接对召回的chunk按位置权重降序截断，配合相似度阈值卡一下，生成质量稳多了。

我最近也在折腾这个，你遇到的坑我基本都踩过一遍。chunk size和overlap其实对召回质量的影响很有限，真正关键的是embedding模型本身和你怎么组织文档结构。我后来把每个chunk前面加了个“摘要头”，就是人为生成一段概括性的元数据，检索的时候先匹配摘要再定位具体片段，效果比单纯调参数好很多。另外你说的MMR，我觉得它只能解决重复性问题，治标不治本——相关性不够高的话，再怎么去重也救不回来。混合检索倒是个方向，我自己试过用BM25跑一遍关键词权重，再跟向量检索的结果做加权融合，尤其对专有名词和代码片段特别管用，因为embedding经常把这类信息搞丢。还有个小技巧，就是对召回的top-k先按相似度分数做个阈值过滤，比如低于0.7的直接扔了，宁缺毋滥，哪怕最后只剩两三条，生成质量反而更稳。你用的OpenAI embedding对长文本的语义捕捉其实有点钝，有条件的话可以试下bge或别的国产模型，我换了之后感觉区分度明显上来了。最后想问下，你现在的top-k设的是多少？有没有试过动态调整？

我之前也踩过这个坑，光调chunk size真的没用。后来是把top-k拆成两段式，先用低阈值粗召回，再用一个轻量级cross-encoder做重排，效果比直接上MMR干净很多。另外你也可以试试在检索前加一层query改写，把用户输入拆成几个子意图分别查，再合并结果时按来源去重，这样能少很多噪声。你用的embedding模型是单语的还是多语的？有时候模型本身对领域术语不敏感也会导致召回偏。

试试先粗排再精排，用cross-encoder重排top50，效果比单纯调chunk明显。

rerank是关键，尤其混合BM25+向量召回，能滤掉不少噪声。

我之前也踩过这个坑，光调chunk size真没啥用。后来试了混合检索，把BM25和向量召回的结果做个加权融合，相关性明显稳了不少。另外可以试试在召回后加一层rerank，用cross-encoder模型重新打分，比单纯靠embedding距离靠谱多了。你现在的top-k设的多少？有时候把k值降下来，再配合一个相似度阈值过滤，也能去掉不少噪声。不过MMR确实不够精细，它主要解决多样性，对精确度帮助有限。

我之前也踩过这个坑，top-k拉太高反而噪音大。后来改成先做一轮粗召回，再用cross-encoder对结果精排，只留前3-5个片段，效果立竿见影。另外你可以试试把query也做一次扩展，比如用LLM生成几个相关问法，分别去检索再合并去重，比单纯调MMR参数靠谱。你现在的chunk size大概设了多少？有时候小chunk配合parent retriever效果会更好。

试试rerank吧，比调chunk size管用，尤其配bge-reranker效果立竿见影。

混合检索里BM25和向量加权也能压掉不少噪声，但后处理还是得靠rerank。

我之前也踩过这个坑，光调chunk size真没啥用。后来试了先做一遍粗召回，再用cross-encoder对结果精排，过滤掉低于阈值的片段，效果立竿见影。另外你可以把query也扩展一下，比如用HyDE生成个假答案再去检索，相关性会稳很多。MMR确实太粗糙，不如直接控制重排序的窗口大小，只保留前几十个再筛，计算量也能接受。

试试先粗排再精排，用cross-encoder给top50重新打分，比单纯调MMR参数管用得多。

说实话你这个问题我太懂了，之前调RAG的时候差点被top-k折磨疯。后来我发现单纯调chunk size和overlap确实治标不治本，关键还得看检索链路怎么设计。我现在一般会先做一个粗召回，比如用BM25和向量检索各拉一批候选，然后拿交叉编码器（cross-encoder）去精排，把分数低的直接砍掉，这个效果比MMR明显得多。另外你试试对query做一下改写或者扩展，有时候用户输入太短，embedding本身就没法区分语义，检索出来的自然很散。还有个取巧的办法，就是给每个chunk加一个“摘要字段”，检索的时候先匹配摘要，再根据摘要的分数决定要不要看全文，这样能过滤掉不少噪音。对了，Chroma那边可以试试按metadata过滤，比如时间或者来源，先缩小范围再检索，也会好很多。你用的是OpenAI embedding吧？那个模型对长文本的区分度其实一般，有条件的话可以试试微调一个小的embedding模型或者用bge系列，召回质量会提升一截。最后想问问，你top-k现在设的多少？有时候不是文档太杂，而是这个k值本身就给大了，先降到5以下看看生成效果是不是就稳了。

我之前也踩过这个坑，后来发现光调chunk size真没啥用。你可以试试先把query做个意图分类，比如问事实还是问方案，然后对应不同的检索策略，比统一top-k靠谱很多。

另外后处理这块，除了MMR，可以加个rerank的步骤，用cross-encoder或者LLM自己打分，把明显不相关的片段直接踢掉，效果立竿见影。我现在就是混着BM25和向量检索，再rerank一遍，生成质量稳多了。

我之前也踩过这个坑，后来发现单纯调chunk size真不如在检索后加个rerank环节，比如用Cohere或bge-reranker把top-20压到top-5，效果立竿见影。另外可以试试混合检索，BM25+向量一起召回再融合，能捞回不少语义但字面不匹配的片段。你现在的query是长句还是关键词？如果偏口语化，试试先做个query改写再进向量库，可能比硬调MMR参数更管用。

这问题太真实了，光调chunk size确实治标不治本。我后来是加了层粗筛+精排，先用BM25或者embedding召回一批，再拿cross-encoder对query和文档逐条打分，只留分数高的前几篇，效果比单纯靠向量相似度稳很多。还有个小技巧，如果发现top-k里全是同一篇文章的碎片，可以先按段落聚类或者把同一来源的内容合并，再去做MMR，不然去重就像盲人摸象。