用开源模型搭RAG系统，召回率一直上不去怎么办？

说实话你这个问题挺经典的，我自己也踩过类似的坑。bge-small对短文本匹配还行，但遇到“跨部门盖章要多久”这种带流程细节的查询，它很容易把语义分散到“跨部门”或“盖章”这些碎片上，导致召回跑偏。我试过相对有效的办法是加一层reranker，比如bge-reranker-small，成本不高但能把召回的top-k重新排一下，把和主题无关的会议纪要直接压下去。另外你提到chunk_size调了没改善，我怀疑你切块时可能把“盖章流程”和“会议纪要”混在一个文档里了，试试按章节标题切分，或者用更细的段落粒度，比如200-300字，配合overlap避免断句。

我最近也踩过类似的坑，试了下在chunk时按文档结构切分（比如按章节标题分段），而不是纯按字符数硬切，召回率稳了不少。另外可以试试在query重写时加个few-shot示例，让模型更明确地把“盖章”“流程”这类词和合同类文档关联起来。对了，你数据清洗时有没有过滤掉那些会议纪要里的时间词？这些干扰项可能是召回不精准的主要原因。

我最近也踩过类似的坑，尤其是长文档里关键信息分散的时候，bge-small确实容易跑偏。试过把chunk_strategy从单纯按字数切改成按段落切，再配合滑动窗口重叠个20%左右，命中率稳了不少。另外你可以看看是不是文档本身结构层级没保留，比如合同里盖章条款藏在子章节里，扁平化切分后语义就断了。如果不想换模型，试试在检索前加个简单的关键词过滤规则，把“盖章”“流程”这类词先做一层硬匹配，再让向量去召回，能过滤掉不少无关的会议纪要。

看到你这个问题，我也踩过类似的坑。bge-small对细粒度语义确实不太敏感，试试在chunk策略上加个overlap，比如设成128，能缓解边界语义断裂。另外可以给不同文档类型打个标签，检索时用关键词先过滤一下范围，能减少无关噪音。你数据清洗时有没有处理过会议纪要这种干扰项？