RAG检索到的文档太多太杂，怎么让大模型只关注最相关的那几段？

试试 Cohere 的 rerank 接口，效果比 MMR 稳很多，省心不少。

这个问题我也踩过不少坑，top_k设少了漏信息，设多了又引入噪声，简直两头堵。我后来试了试先做一轮粗召回（比如top_k设到20），再用一个轻量级的cross-encoder reranker做精排，效果比直接用MMR稳定很多，尤其是Cohere的rerank模型或者BGE的reranker，实测对语义相关性的区分度比向量相似度好一截。另外chunk策略上，我建议别用固定长度切分，试试基于语义边界的递归分割，比如用langchain的RecursiveCharacterTextSplitter配合段落标题或换行符，这样每个chunk本身就是完整语义单元。还有一个细节是，可以把检索到的文档块按相关性得分分成两档，只把高分段的塞进prompt，低分段作为上下文参考但不直接输入模型，这样能减少干扰。你现在的embedding模型用得哪个？有些通用模型对专业领域知识库区分度不够，换个领域微调过的可能会改善。

我也遇到过这个问题，后来试了试Cohere的rerank接口，效果比MMR稳定不少，能直接把相关性低的段落压到后面去。另外chunk策略上可以试试按语义边界切分，比如用递归字符分割器配合标题检测，这样每个块的信息密度更高，检索时干扰项自然就少了。

top_k设5确实容易夹带噪音，我试过结合Cohere的rerank接口做二次过滤，效果比MMR稳定不少，尤其文档块之间语义重叠大的时候。另外chunk策略上可以试试按标题或段落语义切分，别死磕固定token数，这样关键信息更集中。你用的是哪种embedding模型？有时候换一个更适合垂直领域的模型也能减少无关片段。

我也遇到过这个问题，top_k调低怕漏，调高了又被噪声干扰。后来试了Cohere的rerank接口，效果比MMR稳定不少，能把相关段落明显往前排。另外chunk策略上可以试试滑动窗口+重叠，保证关键信息不被切散，这样检索到的段落本身质量就高一些。你用的embedding模型是啥？有时候换个更精细的模型也能改善。