RAG检索出来的文档太多太杂，怎么让LLM只挑有用的回答？

你这情况我太熟了，当初调top_k真是调到头秃。我后来试了加个轻量级的rerank模型，比如bge-reranker-base，效果立竿见影，能把前10个chunk里真正相关的排到前面，LLM自然就只盯着那两三个关键段落回答了。不过代价就是多了几十毫秒延迟，看你能不能接受。另外你那个chunk大小512其实挺合理的，但重叠128可能让相邻chunk语义重复太多，LLM就容易把上下文混在一起，我建议重叠改成64试试，信息冗余少了，模型注意力会更集中。还有个小细节：你Prompt里除了说“只回答相关部分”，最好明确给个负面示例，比如“如果某段落与问题无关，请忽略”，光靠正面约束有时候不够。另外检索阶段可以试下混合检索，比如用密集向量+BM25双路召回，再让rerank统一打分，能补上单纯语义检索漏掉的精确关键词匹配。最后问一句，你用的Embedding模型是啥？有些轻量模型本身区分度不够，换bge-large或者e5-mistral可能检索质量直接上一个台阶。

加个rerank确实管用，能让LLM只读最相关的top3结果，信息也不会漏。

rerank确实值得一试，尤其像Cohere或BGE的小模型，能把相关性分数拉得更开，比单纯靠向量相似度靠谱。另外可以把top_k稍微调回5-7，然后Prompt里明确要求“只回答与问题直接相关的内容，忽略无关段落”，再加上few-shot示例强化约束。我这边也踩过类似坑，后来加了上下文窗口裁剪，把检索结果按相关性排序后只取前几个句子喂给LLM，效果明显好了不少。

加个rerank确实能过滤掉不相关的，我之前用Cohere rerank效果还不错，调个阈值就能精准很多。