RAG里用大模型做精排，但中文长文本检索效果差，有救吗？

我也遇到过类似的问题，长文本下小模型精排确实容易“抓瞎”，感觉是上下文窗口和注意力分配的双重瓶颈。可以试试把文档切得更细一点，比如按段落或关键句分段召回，再让ChatGLM只对每段打分，最后聚合排序，效果比直接喂整篇好不少。另外，精排阶段用更长上下文的模型（比如13B或更大的）或者针对排序任务微调一下，也是个方向。

同样踩过这个坑，感觉问题可能出在ChatGLM3-6B对长文本的position encoding上限上，它原生支持的序列长度有限，超了之后注意力分布会乱。可以试试先把长文本分段再分别rerank，或者换成能处理更长上下文的模型比如Qwen2.5-7B，效果会稳一些。另外精排阶段加个粗排过滤，先按BM25或相似度阈值卡一下，减少无关文档干扰，也能改善不少。

同感，我也试过用ChatGLM3做rerank，长文本确实容易丢失关键信息。后来我改用分段+滑动窗口的方式，把长文档切成512token的块再分别打分聚合，效果好了不少。另外可以试试instruction tuning一下精排模型，或者换专门的长文本reranker比如Cohere的，虽然贵但省心。

我最近也踩过类似的坑，6B模型对中文长文本的语义捕捉确实不太够，尤其财报这种密集信息段落。建议试试把精排拆成两阶段：先用轻量模型（比如bge-reranker）粗筛到top10，再喂给ChatGLM做细排，长文本可以按段落拆开分别打分再融合。另外prompt里明确标注“请关注第X段”这类指令，有时候比改分隔符管用。

试试把长文本按段落切分后再输入rerank模型，或者换个专门优化过的中文长文本排序模型？

同感，bge-large召回还行但精排阶段用ChatGLM3-6B处理中文长文本确实容易翻车，可能是模型对长距离依赖的把握不够，或者训练数据里长文档样本偏少。我试过把文档分段后再让模型对比每段和query的相关性，最后取最高分，效果比直接拼接好一些。另外也可以考虑换专门做rerank的模型比如bge-reranker-v2，它对中文长文本的支持会好一点，你可以试试看。

bge-large做召回其实问题不大，但ChatGLM3-6B在长文本rerank上确实容易丢细节，尤其中文财报这种密集信息。可以试试把query拆成关键实体或核心句，和doc分段交叉匹配再打分，而不是整段拼接。另外换专门的中文rerank模型比如bge-reranker-v2，效果可能会稳很多。

这个现象我也遇到过，bge-large在中文长文本上的向量召回其实已经做得不错了，但到了精排阶段，ChatGLM3-6B对长上下文的敏感度确实不够，尤其是财报或论文摘要里那些关键数字、术语和逻辑关系，模型容易“漏看”或者“混淆”。我试过把query和doc分段输入，甚至用[SEP]和[CLS]做标记，但效果提升有限，后来发现可能是模型对长文本的注意力分布太分散了，关键信息被稀释了。有个思路你可以试试：在输入精排之前，先用一个轻量级的关键词提取或摘要模块，把长文本压缩成几个核心句子，再和query拼接，这样模型更容易抓住重点。另外，也可以考虑用更长的上下文窗口模型，比如GLM-4或Qwen2.5，它们对中文长文本的理解力会强一些。你提到精排把不相关的排到前面，有没有可能是训练数据里正负样本的分布有问题？比如负样本太简单或者太随机，导致模型学到的区分特征不够鲁棒。