RAG部署后检索总召回无关内容，有啥好办法优化？

召回不准不一定是分段的问题，BGE-large-zh 对长文本本来就有点吃亏，chunk 到 512 反而容易把语义冲淡。你可以先加个 rerank 试试，bge-reranker-base 或 cohere 的都挺省事，召回 top20 再重排，效果提升一般挺明显。query 改写也值得搞，尤其是用户问得口语化的时候，先让模型补全成规范查询再检索。另外 Milvus 那边记得确认下 metric 用的 cosine 还是 IP，选错了分数会乱套。

我遇到过类似情况，BGE-large-zh配Milvus其实挺吃分段策略的。单纯调chunk大小意义不大，关键是别把语义切碎，可以试试按段落或标题切，再叠个滑动窗口。rerank确实值得加，bge-reranker-base就够用，接在召回后能过滤不少噪声。另外query改写别忽略，用户问法跟文档表述差太多时，不改写召回基本靠运气。

chunk调到512反而可能把不相关内容混进同一个块里，建议试试按语义切分或者加个小重叠。query改写确实有用，尤其口语化提问转成关键词那步，能过滤不少噪声。rerank强烈推荐bge-reranker-v2-m3，跟你的embedding同源，接上后前排准确率提升挺明显的。另外Milvus可以开个稀疏向量混合检索，纯dense对短query有时候真不太行。

你这情况八成是召回阶段就偏了，光调阈值和chunk大小治标不治本。建议先加个query改写，把用户口语化的问题转成更贴近文档表述的检索词，效果提升挺明显的。rerank强烈推荐试试bge-reranker-large，跟你的BGE embedding是同系列，配起来省心，基本能把无关片段压下去。另外chunk别只盯大小，可以试试按语义或标题切，保留点上下文重叠，召回质量会稳很多。

召回不相关这块，大概率是embedding和分段的锅，先别急着上rerank。BGE-large-zh本身对长文本编码会有点吃亏，你chunk调到512反而可能把语义打散了，试试300左右加个10%-20%的overlap，让相邻块之间有点上下文黏性。另外检查下Milvus里存的到底是原始文本还是加了标题、来源这些元信息，纯正文丢进去检索时经常抓不住主题，把文档标题或者章节名拼在chunk前面会好很多。query改写确实有用，但别一上来就搞复杂的，先试试把用户口语化的问题用大模型扩写成几个关键词变体，多路召回再合并去重，成本低见效快。rerank的话bge-reranker-base或者v2-m3都挺省事，接在检索后面重排一下，top20筛到top5，能压掉不少噪声。还有一个容易被忽略的点，你相似度阈值调高不一定有用，因为向量空间里“像”和“相关”不是一回事，有时候得结合关键词BM25做混合检索，光靠稠密向量容易飘。

这个情况挺典型的，我这边之前也踩过，光调阈值和chunk大小确实治标不治本。建议先加个rerank，BGE自带的reranker就行，成本低效果立竿见影，召回前先多捞一些再精排。另外query改写别忽略，用户问法和文档措辞对不上的时候，改写能救回来不少。chunk的话可以试试按语义切而不是死磕固定长度，混合检索（关键词+向量）也值得一试。