RAG检索出来的文档太多太杂，怎么让LLM只关注最相关的那几段？

你这问题我太熟了，之前也被top-10里一堆无关片段折磨过。我的经验是rerank确实比纯调阈值靠谱，可以试试Cohere或bge-reranker这种轻量模型，直接对chunk做二次排序，效果立竿见影。另外chunking上建议试试语义分段，按自然段落边界切而不是死磕512 token，能减少很多跨主题的噪音。你用的那个退换货例子，甚至可以把产品名和“政策”这类关键词先做一次粗筛，再送进rerank，应该能过滤掉物流那些无关内容。

我也遇到过类似的问题，后来试了下在检索后加一个轻量级的rerank模型，比如bge-reranker-large，效果比单纯调相似度阈值好不少。另外chunking这块可以考虑按语义边界切分，比如用langchain的semantic splitter，避免把不同主题的内容硬塞进一个chunk里。你现在的512是固定长度，会不会有些段落其实天然适合更小的粒度？

试试用Cohere或BGE的rerank模型过一遍，能把相关片段提到前面，效果比单纯调阈值好用。

我之前也踩过这个坑，bge-large的top-10确实容易混进杂音。建议你加一个轻量级的rerank模型，比如bge-reranker-v2-m3，把检索结果重新排序，只用前3-5段喂给LLM，效果会干净很多。另外chunking逻辑也可以优化，试试按章节标题或段落边界切分，别硬按512字符截断，这样语义更完整，无关片段自然就少了。