RAG召回效果不理想，是不是我Embedding模型选错了？

bge-large-zh-v1.5对通用语义理解不错，但企业操作步骤这类强上下文依赖的场景，确实容易偏泛化。我个人踩过类似的坑，后来发现真正的问题可能是chunk的语义边界没切好，比如把步骤拆散了。你可以试试按markdown层级或操作逻辑来切块，而不是固定token数，同时配合sparse检索补充关键词匹配，效果能改善不少。另外，如果领域术语很垂直，微调一个小的embedding模型其实比换通用模型更管用。

我也遇到过类似的问题，bge系列在通用场景不错，但碰到具体操作步骤这种细节导向的query，确实容易跑偏。我觉得可以试试加个sparse检索（比如BM25）做混合，把关键词匹配的权重拉上来，能补上dense模型对低频实体和精确指令的短板。另外chunk粒度上，操作步骤类的片段建议按段落甚至单句切分，别按固定字数硬切，语义更完整一些。你排查过query里有没有常见停用词被过滤导致匹配不准吗？

试试调整top-k召回数量，或者对chunk加个关键句摘要再检索，有时比换模型管用。

试试换bge-m3或e5-mistral，或者加个sparse检索做混合，对操作步骤这类精准匹配效果会好很多。

说实话我也遇到过类似的问题，bge-large-zh-v1.5在通用场景下确实不错，但企业内部知识库的术语特异性很强，它可能把“操作步骤”和“概念解释”的语义边界搞混了。我之前在做一个制造业的故障排查RAG时，换成了bge-m3或者试试多路召回，比如保留bge的同时加一个sparse向量（像BM25的稀疏表示），dense负责语义相似，sparse负责关键词精确匹配，效果明显改善。另外chunk大小调整固然重要，但我觉得语义粒度更多取决于你切分时的逻辑——比如是按段落还是按固定token数，有些操作步骤本身可能只有两三句话，硬塞进512的块里反而被上下文稀释了。你还可以试试给chunk加一个“类型标签”的元数据，比如把“概念类”和“步骤类”分开索引，检索时先做粗分类再精搜，这样能减少泛泛概念的干扰。对了，HyDE对某些query有效，但有时候生成的假设文档反而会带偏方向，我后来干脆放弃了。