RAG搭了半天，检索效果还是差，是不是我姿势不对？

说实话你这套配置问题不大，但切分策略确实容易踩坑。512字符对中文来说太长了，一个财务公告可能被拆成好几段，而“报销截止日期”这个关键信息恰好落在某一段的末尾，跟后面的行政通知拼在一起，检索时当然容易被干扰。我建议试试按语义段落切分，或者用父子块（parent-child chunk），先粗切再细切，检索时用小块、返回时给大块。

另外重排序基本是必须的，bge-large-zh的向量召回top20里可能只有两三条是准的，不重排的话LLM看到一堆无关内容自然瞎答。你可以试试bge-reranker或者cohere的rerank，成本不高但提升很明显。

至于GraphRAG，别急着换赛道，它更适合多跳推理和关系型问题，比如“哪些项目影响了下季度的预算”，但像“报销截止日期”这种事实型问题，普通向量检索完全够用。问题大概率出在数据预处理上——你有没有检查过原始文档的标题、表格、日期格式？有时候答案就在财务公告的附件里，而附件没被索引到。

我最近也在做类似的内部工具，最后是用了“标题+摘要+正文”三级结构，再配合关键词过滤（比如把“报销”“截止”这种词做BM25加权），效果才稳定下来。你先把这几点试一遍，大概率能解决。

你这个案例大概率不是切分的问题，512字符对中文来说其实有点长，尤其财务公告经常混在多个主题里，试试按语义段落切或者干脆用父子分块，让检索命中小块、生成读大块。重排序确实值得上，bge-large-zh的向量召回top20之后用bge-reranker过滤一下，效果会立竿见影。GraphRAG没必要现在换，它擅长处理关系密集型问题，但你的场景明显是关键词精确匹配，先把切分和重排调好，比换架构靠谱。还有个小细节，overlap设64太机械了，建议改成按句子边界对齐，不然容易把“截止日期”和“报销”硬拆开。

切分策略确实容易翻车，先试试加粗体/标题元数据过滤再谈重排序，GraphRAG未必是解药。

说实话你这个情况我太熟了，bge-large-zh在长文本上确实容易把语义拉偏，尤其512字符对中文来说信息密度太高，切出来经常是半截话。我后来改成按段落语义切分，用sentence-transformer的相似度做合并，效果比固定窗口好很多，你那个overlap设64基本等于没设，关键句被切碎的概率太大了。

重排序我觉得不是要不要上的问题，而是必须得加，尤其你这种“报销截止日期”是强时间+强实体的查询，纯向量召回top20里可能只有两三条是准的，用bge-reranker或者cross-encoder重新排一下，精准度能提一个档次。但别指望重排序能救回没召回的文档，根源还是切分和召回策略。

GraphRAG倒不是说向量库这条路错了，而是它更适合处理多跳关系和全局性问题，你这种单点事实查询其实用不上。我建议你先做个简单的关键词加权召回，比如把日期、金额、部门这类实体抽出来做BM25融合，再配合向量，效果会立竿见影。

还有个小坑，Chroma默认的余弦距离对bge这种高维向量挺敏感的，你试试换成点积或者调一下hnsw的efSearch参数，有时候不是检索逻辑的问题，是索引参数没调好。最后想问下你那个“上个月”是相对当前月份动态算的吗？如果文档里写的是具体日期，你最好在切分前做个时间归一化预处理，不然语义匹配永远差一步。

切分和embedding都容易踩坑，建议先试下重排序，比直接换GraphRAG成本低见效快。

bge对长文本语义捕捉确实一般，可以试试把切分调到256再加个混合检索，效果可能立竿见影。

切分512确实容易把关键信息切碎，尤其财务公告这种日期和主题往往分散在不同段落。建议先试试按标题/章节结构切，或者用semantic splitter，比固定长度靠谱得多。重排序也不是银弹，但bm25+向量混合召回再加个cross-encoder，至少能把无关行政通知压下去。GraphRAG没那么玄乎，本质是改进了多跳检索，但你目前的问题大概率出在召回粒度上，先把切分和混合检索调好再说。

说实话，你这个overlap设64对中文来说太保守了，512字符里中文大概就170个字，日期和报销这种关键词很容易被截断。我建议把块调到800-1000字，overlap给到128，先看看召回率有没有改善。另外你查一下Chroma默认的检索方式，是不是只用了向量相似度，可以加个BM25的hybrid search。重排序值得上，但别指望它能救回压根没召回的文档，关键是让真正相关的片段先进候选集。

你这个问题我上周刚踩过，bge-large-zh对长文本的语义理解其实一般，特别是财务术语和行政用语混在一起时。与其纠结切分，不如先做一步文档预处理，把公告按类别打标，检索时加个metadata filter。GraphRAG我也试过，搭建成本高，而且你这种单文档问答场景收益不大。

先试试混合检索加粗排，bm25和向量结果合并，能救不少场景。切分再调也难解决语义漂移问题。