RAG系统检索出的文档太多太杂，怎么精准排序？

试试rerank模型吧，比如bge-reranker，能把相关度高的顶上来，效果立竿见影。

这个问题我也踩过坑，核心痛点其实不在embedding模型本身，而在检索后的排序策略上。我试过在LangChain的检索器后面接一个reranker（比如bge-reranker-v2-m3），把向量召回的那几十条文档重新用交叉编码器打分排序，效果会好很多——它能捕捉到query和文档之间更细粒度的语义匹配，而不是单纯靠向量距离。另外你提到的“标题相似但内容无关”这个问题，可以试试在召回阶段就做一层过滤，比如用metadata字段（像季度、公司名）做硬匹配，只保留那些时间范围和实体名称都对得上的文档，这样reranker的压力也会小很多。还有一个偏工程的思路：把用户问题拆成多个子查询，比如“2024年Q3”+“财报”分别走不同的检索通道，再合并去重，有时候反而能减少噪声。不知道你用的embedding模型是BGE还是别的？不同模型对长文本和短文本的区分度差异还挺大的。