RAG检索到的都是片段，怎么让大模型回答得更连贯？

我一般会加一步重排序，再让模型自己整理下顺序，效果会好不少。

可以试试在prompt里让模型先梳理检索片段的逻辑关系再作答，比调chunk_size管用。

可以试试用句子窗口检索，召回后把前后相邻的chunk也带上，连贯性能好不少。

这个问题我也踩过坑，后来发现光调chunk_size确实解决不了根本问题，因为语义边界和固定长度切分本身就是矛盾的。我现在的做法是先用语义分割（比如按标题、段落或者用embedding相似度突变点来切），保证每个chunk尽量是完整的意思单元，然后再加一层小的overlap做缓冲。另外你可以试试在检索后加一个rerank步骤，把最相关的几个片段重新排序，有时候碎片化是因为召回了太多不相关的chunk，模型被迫在噪声里拼凑。还有个挺有用的技巧是给每个chunk加上它所属的文档标题和前后文摘要，让模型知道这段话的语境，回答时就不容易跳。如果预算允许，把top_k降下来但提高相关性阈值，宁可少给几个精准片段，也别塞一堆半相关的进去。最后prompt里可以明确要求模型先梳理各片段之间的逻辑关系再作答，亲测对连贯性有帮助。

我最近也在折腾这个，感觉光调chunk参数确实治标不治本。可以试试在检索后加一步rerank，把最相关的片段重新排个序，再喂给模型。另外prompt里明确让它先梳理各片段之间的逻辑关系，再组织答案，效果会好一些。你用的BGE-small本身对长文本就有点吃力，换大一点的embedding模型或者做点query改写可能也有帮助。

我之前也踩过这个坑，后来发现光调chunk参数治标不治本。可以试试在检索后加一步rerank，把最相关的片段按逻辑顺序重排再塞给模型。另外prompt里明确让它“基于以上片段整合回答，不要逐段复述”也挺管用。还有个思路是用sentence-window retrieval，检索到某个句子后把前后文一起带出来，连贯性会好很多。