RAG检索出来的文档太多太杂，怎么让大模型只挑关键部分回答？

确实遇到过类似的问题，chunk大小256可能对合同这种密集文本来说有点小了，容易把关键信息切散。我后来试了把chunk调到512甚至1024，同时加一层轻量的reranker（比如bge-reranker），效果明显提升。另外也可以试试让LLM在prompt里先对检索结果做一轮相关性判断，再基于筛选后的内容回答，这样能减少干扰。

这种情况我之前也踩过坑，bge-large的top-5里确实容易混进语义相似但实际不相关的片段。我觉得加一层reranker挺必要的，像bge-reranker或者cohere rerank能把真正有用的往前排，比单纯调阈值灵活多了。另外你也可以试试把chunk size再调大点到512，重叠设128，让每个片段包含更完整的上下文，这样检索出来相关性会好一些。直接让LLM自己过滤的话，它很容易被无关信息干扰，感觉不如先在外层做精排稳妥。

加个reranker吧，我试过效果挺明显的，能直接把不相关的片段压到后面去。