用本地开源模型搭RAG，检索出来的内容老是不对味，咋调？

说实话你这情况我太熟了，之前用bge-small-zh的时候也翻过车，感觉它对那种语义相近但实体不同的文本区分力不太够，“报销”和“出差申请”这种在词向量空间里可能真挨得挺近。我个人觉得可以先换个embedding模型试试，比如bge-m3或者stella-base-zh，它们对中文长文本的区分度会好一些，而且你这7B模型本身不差，别被小embedding拖了后腿。另外chunk size调成256后，如果文档里“报销流程”和“出差申请”经常出现在同一段落里，那哪怕重叠策略改得再花哨，检索出来的还是容易混，建议你观察下原始文档里这两个概念是不是经常挨着写，如果是的话不如干脆按章节标题把chunk切得更干净点。至于reranker，加一个肯定能提升准确率，但本地部署的话得考虑性能开销，像bge-reranker-v2-m3这种轻量级的可以试试，不过得先确认你机器跑得动。还有个取巧的办法，就是在检索前加个简单的关键词预过滤，比如用户问“报销流程”时先强制把“出差”相关的embedding分数降权，虽然粗暴但很有效。总之别只盯着参数调，先看看原始数据里chunk边界的语义干净度，这个往往比模型本身更关键。