RAG检索召回文档太多，LLM输入长度不够怎么办？

说实话这个坑我也踩过，后来干脆把召回数量砍到3个，再用LLM对每个片段做个一句话摘要，最后把摘要和原文一起塞进去。关键是你得让模型有机会看到原始细节，但摘要只用来做定位，这样长度能压下来不少。

另外你可以试试按检索分数做个阈值过滤，别死磕数量上限，有时候召回5个但两个都是低相关度的，直接扔掉反而省事。再不行就上map-reduce，分批让模型总结再合并，但注意别让中间层信息丢太多。

对了，你用的embedding模型是固定维度吗？如果换成长文本优化的比如bge-m3，哪怕切碎点召回质量也会稳一些。现在生产环境大家更多用混合检索加重排，单纯靠向量召回确实容易炸长度。

试试按query重排挤掉低分段落，或者直接上长上下文模型，比摘要省心多了。

我之前也踩过这个坑，后来发现一个比较实用的思路是给检索结果加个rerank环节，比如用cohere的rerank或者bge-reranker，按相关性重新排序后再截断，这样比单纯按embedding相似度截断能多留不少有用信息。另外你提到的摘要压缩，可以试试“提取式摘要”而不是“生成式”，比如直接抽关键句拼起来，细节丢失会少很多，而且省token。想问下你现在切分片段是固定chunk_size还是按语义边界切的？后者配合rerank效果会好挺多的。

试试先按相关性砍到top3再rerank，或者用map-reduce把每段压成带引用的摘要，信息密度高很多。

试试用rerank模型先粗排再精排，能砍掉不少无关片段，比纯摘要稳多了。

要不你试试按query相关性打分截断，别硬塞全部，5个不够就挑最相关的3个。

我之前也踩过这个坑，后来是先用粗排（比如embedding相似度）拉回Top 20，再用一个轻量级rerank模型（像bge-reranker）精排到前5，这样比单纯滑动窗口靠谱多了。摘要压缩确实容易丢细节，不如试试按段落重要性动态截断，或者把召回结果按与query的语义相关性分组，每组只取最核心的那段。另外gpt-3.5-turbo的16k版本其实可以缓解不少，但成本会上去，得看你的预算压力大不大。

试试先按query做重排序，只留top3再拼，上下文基本够用，关键信息丢失少很多。

可以按相关性阈值过滤掉低分片段，再配合摘要压缩，比单纯切分稳。

我之前也踩过这个坑，后来是先把检索到的片段按embedding相似度排序，再结合一个简单的MMR去重，这样能砍掉不少重复信息，5个不够就留3个。另外你可以试试把上下文窗口换成长一点的模型，比如Claude或者gpt-4-turbo，成本高一点但省心。至于摘要压缩，我建议只对边缘片段做，核心片段保持原文，这样细节损失可控。

说实话我刚踩完这个坑，5个片段其实已经算少了，生产环境里经常一搜就是十几个。我的做法是先按相关性分数做硬截断，但保留每个片段的头部和尾部各一小段，防止关键信息被拦腰切断。另外可以试试用LLM做rerank，把召回的top20先过一遍小模型，让它输出一个“是否包含答案线索”的二值判断，再只拼接那些被选中的片段，这样比纯摘要压缩更保真。还有个土办法是动态调整窗口，比如先塞最相关的片段，如果超长就优先丢掉中间部分，而不是从头砍，因为往往首尾信息密度最高。你提到滑动窗口切断关键信息，我建议窗口之间重叠个20%左右，然后用语义相似度做去重，别让重复段落浪费token。最后，如果预算允许，直接上gpt-4-turbo的128k版本能省很多事，但成本确实要算清楚。你这项目刚起步，别急着优化太狠，先跑通再调参，不然容易陷进细节里。

试试先按embedding相似度排序再设个动态阈值截断，比固定数量稳很多。

rerank一下，用cross-encoder过滤掉不相关的，比单纯摘要保留细节多。

我们团队之前也踩过这个坑，后来是分两步解决的。先用一个轻量级的rerank模型（比如bge-reranker）把召回结果按相关性重新排序，再根据token预算动态截取top-k，最后才拼给LLM。另外切分的时候可以试试按语义段落切，而不是固定窗口，这样关键信息不容易断。摘要压缩我们也试过，确实会丢细节，现在基本只用来做兜底，不会优先用。

试试先按query做rerank，取top3再拼，基本够用，还能保住关键信息。

我一般会直接把阈值调低，先过滤掉低分片段，再动态截断，简单粗暴但有效。

试试先按query重排截top-k再送LLM，比如用Reranker，比硬切靠谱。

我这边遇到过类似问题，后来是先用一个轻量模型给检索结果做rerank，只保留跟query最相关的top3，基本能缓解长度压力。另外可以试试把长文档按语义切块而不是滑动窗口，比如用句号或段落边界，关键信息被切断的概率会小很多。摘要压缩确实容易丢细节，但如果你把摘要和原文片段拼接，只对超长部分做摘要，可能是个折中方案。你现在的检索topk是固定值还是动态调整的？有没有想过根据query长度和文档长度自适应设置？

这个我太有同感了，刚跑通RAG的时候几乎天天被token限制折磨。你试过用rerank模型没？我觉得比单纯调滑动窗口靠谱，像bge-reranker或者cohere的rerank，先把召回结果按相关性重排，再按分数截断，比硬切文档保留的上下文完整得多。另外，你提到摘要怕丢细节，其实可以做分层摘要，先对每个小片段做个一句话摘要，再用关键句拼接，这样至少能保留主干信息。还有个土办法，就是给每个文档片段按检索分数设个动态阈值，分数低于某个值的直接丢掉，别心疼，很多片段其实对回答没实质帮助。对了，你用的是固定top-k吗？试试根据问题的长度动态调整k，问题简单就少召回，复杂就多召回，能省不少空间。

我之前也踩过这个坑，后来是用重排序模型（比如cohere rerank）把召回的top k先压到10以内，再按分数截断到3-4个最相关的片段，基本能保住关键信息。另外滑动窗口切分其实可以试试按段落语义切，而不是固定长度，配合标题或摘要做定位，能减少切断问题的发生。你用的是纯文本还是带结构的文档？结构化数据的话，过滤策略会好做很多。

我们团队之前也踩过这个坑，后来直接粗暴地按相似度阈值截断，再配合一个“信息密度”排序，就是把那些重复度高的段落先过滤掉。实测下来，召回量降到3-4个，效果比硬塞5个以上还好。另外，摘要压缩其实可以用两阶段，先粗筛再对高分段做摘要，细节丢失能接受，毕竟上下文才是硬约束。

之前做类似项目也踩过这个坑，后来是直接给召回片段按embedding相似度排序后，再根据角色或段落标题做一次粗粒度去重，只保留相关性最高的前三段，基本够用。滑动窗口切分确实容易切碎语义，可以试试按语义完整性先合并再截断，比如用句号或换行符作为边界。另外摘要压缩不一定丢细节，可以分层压缩，先压缩每个片段，再对压缩结果做全局重排，这样能控制长度又不至于太失真。你现在这阶段建议先固定一个召回上限，比如5个，然后根据实际badcase再调，别一开始就追求完美。

说实话你这个情况太典型了，我刚开始搞RAG的时候也卡在这。5个片段就超窗口，说明你切分粒度可能还是太大，我后来是先把文档按语义段落切，再对每个段落做动态长度控制，比固定滑动窗口靠谱不少。关键信息被切断这个问题，可以试试重叠切分，比如每个窗口跟下一个重叠10%-15%，虽然会多占点token，但召回质量提升很明显。至于排序过滤，我现在的做法是先按embedding相似度粗排，再用一个轻量级的cross-encoder重排，只取top3-4个最相关的片段，效果比单纯堆数量好很多。摘要压缩那个我也试过，确实会丢细节，建议只对特别长的背景性内容做摘要，核心答案相关的片段还是保留原文。另外你既然用gpt-3.5-turbo，窗口不够的话也可以考虑换模型，比如Claude的Haiku或者gpt-4o-mini，上下文长不少，成本也没高太多。还有个土办法，就是先把用户问题和每个片段单独做一次相关性判断，分数低的直接扔掉，再拼剩下的，这样能省不少空间。反正生产环境没人会傻到把所有检索结果都塞进去，控制在3-4个高质量片段通常就够用了。

我之前也踩过这个坑，后来试了下先按相关性分数砍一刀，只留top3，再配合一个轻量级的rerank模型（比如bge-reranker）把顺序重排一下，效果比纯靠embedding强不少。摘要压缩确实容易丢细节，建议别全量压缩，可以只对长文档做分层摘要，保留关键实体和数字。另外你滑动窗口切分的问题，可以试试重叠50%的窗口，虽然token会多点，但关键信息断掉的情况会少很多。