RAG检索老召回不相关内容，是分块问题还是embedding模型选错了？

先别急着换embedding，你这chunk切法问题更大，512太长语义早散了，试试128加重叠20。

说实话我觉得你这情况更像分块和检索策略的问题，bge-m3本身在短文本上不至于这么拉胯。512的块在垂直领域里可能把多个主题揉一起了，试试调小到200-300，overlap降到32，让每个块语义更聚焦。另外faiss只用向量召回确实容易漏，BM25混个RRF融合基本是标配，重排倒是可以后面再上，先看混合检索能不能把分数差距拉开。

说实话我觉得这情况大概率不是bge-m3的锅，你试试把chunk_size调小到256甚至128，overlap保持32左右，很多内部知识库的段落本来就短，512切出来一个chunk里可能混了三四个不同主题，语义被稀释了。另外垂直领域术语多，通用embedding确实容易懵，但先别急着换模型，你可以拿几个典型bad case去跑一下bge-m3的句对相似度，看看是不是query和chunk的表述差异太大。重排模型肯定有用，不过你现在的瓶颈更像是在召回源头，建议先做一轮query改写或者加个关键词过滤，BM25混召回也能兜底，但别指望它能解决语义偏差。

bge-m3对垂直领域短文本确实容易飘，先试试把chunk调小到256，overlap降到32，大概率能好不少。

大概率是分块把不同主题揉一起了，试试缩小chunk到256或按章节切，重排模型真没必要先上。

说实话我觉得你这情况分块的可能性更大，512对垂直领域短文本来说太长了，一个chunk里塞了好几个主题，bge-m3再强也分不清该跟谁对齐。你可以先试试把chunk_size降到200左右，overlap保持32，看看召回质量有没有明显变化。另外BM25混合召回确实值得先加上，毕竟关键词匹配在垂直场景里经常比纯向量靠谱，重排模型可以等基线稳定了再考虑，不然调参都分不清是哪个环节的问题。