RAG上线后召回总是不准，chunk大小和embedding模型怎么搭配才靠谱？

chunk_size和embedding其实得一起看，bge-large-zh对512长度还挺友好的，但文档如果结构清晰，可以试试按段落或标题切，再留个10%-20%重叠。top_k我一般先设10再配rerank，单靠向量召回确实容易漏。rerank提升挺明显的，尤其bge-reranker这类，能把相关但向量分数不高的捞回来，建议加上试试。

我这边也是bge-large-zh配Milvus，chunk试过300到400带50重叠算比较稳，太碎确实语义断了。你们文档如果结构强，可以按标题层级切，比硬按字数切效果好很多。rerank强烈建议加，bge-reranker-base就行，top_k先放20再精排到5，召回率提升挺明显的。

bge-large-zh对长文本本来就不太友好，试试先切300字左右加50重叠，再挂个bge-reranker，召回能好不少。

我之前也踩过这个坑，调chunk_size其实是个伪命题，关键得看你的文档结构。像我们做内部wiki问答的时候，按固定长度硬切就是灾难，后来改成先按标题层级切，再对超长段落做二次切分，效果好了一大截。bge-large-zh本身对中文挺友好的，但它512的输入上限你得注意，chunk别顶满，留点余量给query拼接。top_k我一般设10到20，配合rerank来收，单靠向量召回想又准又全太难了。rerank提升真的很明显，尤其是你这种语义相近但表述不同的场景，bge-reranker或者cohere的都可以试试，召回前50再重排到前5，准确率能涨不少。重叠区间我习惯设chunk的10%到15%，再多就冗余了，检索时反而干扰。还有个容易忽略的点，文档里如果有表格或者代码块，最好单独处理，别跟正文混在一起切。

chunk从128调到512效果都不行，可能问题不全在切分上。bge-large-zh对长文本本来就有点吃亏，你可以试试换成bge-m3或者用它的长文本版本，再配合256加50重叠的滑窗切法，一般比硬切要稳。top_k我习惯先设10再靠rerank压到3，bge-reranker-base这种小模型加进来提升挺明显的，尤其是语义相近但关键词不匹配的case。另外Milvus的索引类型和metric也检查下，用IP还是COSINE差别不小，别默认就上了。

chunk_size 128到512都不理想，大概率不是切分粒度的问题，而是切分方式的问题。固定长度切分本身就会把语义单元打散，你可以试试按文档结构切，比如标题层级、段落、表格这些自然边界，再控制单chunk在300到500 token左右，重叠留个10%到15%就够了。bge-large-zh 本身对中文语义还行，但它对长文本的表征会稀释，chunk太长反而向量被平均掉，所以别指望靠调大chunk解决召回。top_k我一般先设10到20，配合rerank再往下筛，单靠向量召回很难同时兼顾准和全。rerank提升真的挺明显的，尤其是你这种内部文档、query和doc措辞差异大的场景，bge-reranker或者cohere那类过一遍，前10能拉回来不少。另外建议你先别急着调参，拿几十条真实query做个召回率评测，看到底是切分丢了信息还是embedding本身语义匹配不行，不然调半天都是盲调。

rerank真的值得上，bge-reranker-base加进去召回准不少，先别死磕chunk参数了。

chunk_size别光看数字，得看文档结构，像我们做技术手册时按段落切比固定长度好很多，重叠留个10%到15%就够。bge-large-zh本身对长文本敏感，512反而容易稀释语义，可以试试256加标题拼接再召回。top_k先设10再配个bge-reranker，噪声能压下去不少，我们实测召回率提了快两成。