用向量数据库做语义搜索，召回率一直上不去该怎么办？

分块512字对于企业知识库来说确实有点粗了，尤其财务报告这类文档里不同季度的表述结构相似，容易把关键实体切散。建议试试按语义段落切分，或者用滑动窗口把块长度降到256字、重叠提到64字，看top-5里能不能捞出更准的内容。另外bge-large-zh对query和doc的分布敏感，可以简单加个HyDE策略——先让LLM生成一个假设文档再拿去检索，实测能提5-8个点。

试试把重叠调大到256，同时加个query改写模块，bge-large对短query匹配长文档有点吃力。

建议先试试query改写，比如把“季度销售报告”扩展成“2024年第一季度销售数据报告”，效果可能会好不少。

分块512可能太长了，试试256字加50%重叠，另外bge-large-zh对query做下同义词扩展应该能提升不少。

你这问题我去年也踩过坑，70%的召回率很典型就是分块和query不匹配。512切分对“季度销售报告”这种短语来说太粗了，建议试试256字无重叠，同时用小模型做一次query改写，把用户口语化的搜索转成文档里常见的表述。另外bge-large-zh在垂直领域有时不如m3e-base或者bce-embedding，换个模型跑个对比实验可能立竿见影。

召回率卡70%大概率不是索引参数的问题，bge-large-zh本身对中文长文本语义理解还是不错的。建议先查分块策略，512字对财报这类专业文档可能太长导致信息混杂，试试256字+64字重叠，或者按段落/标题切分。另外query改写确实值得试，比如把“季度销售报告”补全成“某公司某季度销售数据报告”能显著提升匹配精度。Milvus的IVF_FLAT索引对高维向量本身就有召回上限，如果数据量不大可以试试HNSW。

你这情况我太熟了，70%的召回率卡住大概率不是索引和距离函数的问题，bge-large-zh本身语义对齐能力挺强的。我猜问题出在分块策略上，512字切128重叠对长文档来说颗粒度太粗了，比如“季度销售报告”这种带明确时间限定词的query，embedding很容易被“年度财务总结”这种高频词带偏。建议试下动态分块，按句子或段落边界切，或者用语义分割模型先划出自然段落，重叠控制在50字以内。另外query改写确实值得一试，比如把“季度销售报告”扩展成“2024年Q1销售数据汇总”这种更具体的表述，能明显提升和文档片段的余弦相似度。我之前用bge-large做类似项目时，还发现加上HyDE（假设文档嵌入）方法能再涨3-5个点，简单说就是先生成一个伪文档再检索。如果还不行，可以换m3e或者gte系列试试，它们对中文长文本的匹配粒度更细。

切分策略确实可能是瓶颈，512字对长文档来说颗粒度太粗了，试试256字+32重叠，尤其是标题和段落首尾句保留下来做索引，能更好捕获语义边界。另外bge-large-zh对query和doc的表示其实有差异，建议加个query改写环节，比如把“季度销售报告”补全成“2024年第一季度中国区销售数据报告”，召回率能明显提升。Milvus的IVF_FLAT索引对海量数据还行，但小样本场景下HNSW效果更稳，可以对比下。