RAG项目用开源模型做Embedding，中文效果总感觉不对劲，大家怎么调优的？

试试bge-reranker做二粗排，比换embedding模型见效快，中文场景下差距还挺明显的。

关键词权重融合我用过，简单加权没多大用，不如先对query做实体识别再扩召回。

试试bm25和向量检索做个混合召回，权重调到0.3左右，比单纯调chunk管用。

说实话bge-large-zh在中文上已经算不错的了，但你这问题感觉更像是chunk切分太机械导致的语义断裂，试试按标题/段落结构去切，别死磕固定字数。另外rerank确实值得试，我之前用bge-reranker-base给结果重排，比直接改embedding见效快，Qwen做rerank没试过但看过有人反馈说效果还行。关键词权重融合也可以搞，简单点就BM25和向量检索各出一半结果再合并，能救回不少漏掉的片段。

同款问题，m3e做中文长文档召回确实容易偏，后来发现问题不一定在embedding，而是chunk切分太粗暴，可以试试按标题和段落结构切，或者把每段开头加上一个小摘要，这样检索时语义更聚焦。另外bge-large-zh建议开混合检索，用BM25和向量并行召回再合并，比单靠向量稳很多。rerank我也试过，用ChatGLM跑过效果有提升但延迟感人，如果文档量不大可以试试，要是量大还是先用交叉编码器类的模型更划算。

试试bm25和向量检索混合，权重调到0.3/0.7，中文关键词召回短板能补不少。

试试给标题和段落开头加权重，或者用bge-reranker-large重排，比换模型见效快。

看到你调了chunk_size还是不行，我猜问题可能出在bge对长文本的语义聚焦上，试下把文档切得更碎然后做父子块召回？另外检索前可以先把query里的关键词拆出来做一次BM25硬匹配，跟向量分数加权合并，我这边混合检索比纯向量准不少。rerank的话我试过用ChatGLM的API做，延迟有点高但精度提升明显，尤其对那种“报销流程”和“差旅报销”容易混淆的情况，基本能纠正过来。

我之前也卡在m3e和bge的召回粒度上，后来发现单纯调chunk_size没用，得先对文档结构做分层，比如把标题和正文拆开建两个collection，检索时按权重合并，效果比直接加rerank还明显。另外你提到的关键词融合我试过，用jieba分词抽名词做BM25和向量分数线性叠加，对那种“流程”“报销”这类高频词干扰确实能压住一点。rerank的话，我用过ChatGLM的API做小批量重排，感觉对有明确步骤的问答提升还行，但延迟有点高，如果文档量不大可以先试试免费的bge-reranker-base，成本低很多。你现在chunk_size调到200，有没有同时把overlap也调小？有时候重叠太多反而会让重复内容霸占向量空间。

试试混合检索吧，BM25+向量双路召回，中文关键词权重很管用，rerank用bge-reranker-base就够了。

试试混合检索吧，BM25关键词召回配RRF融合，比单靠embedding稳得多，rerank用bge-reranker就够用。

说到这个我太有同感了，m3e和bge在中文长尾词上确实容易跑偏，尤其你这种“报销流程”和“差旅报销”的层级关系，纯向量检索基本分不清。我后来是把chunk_size降到300左右，但更关键的是加了句子级别的滑动窗口重叠，比如相邻chunk保留50个字符的overlap，召回率能提不少。另外你提到关键词权重融合，这个方向我觉得很值得试，我用bm25和向量分数做加权平均（0.3对0.7），对这类“流程性”问题帮助特别明显，因为流程词往往是强关键词。至于rerank，我用过bge-reranker-base，效果确实有提升，但没到质变，Qwen和ChatGLM做rerank我也试过，成本高而且速度慢，除非你的文档量特别大，否则收益不大。还有个偏门技巧，你可以先把文档里所有标题和首句抽出来建一个“摘要索引”，检索时先匹配这个索引再回原文，对“步骤”这类问题特别友好。最后想问下，你试过把问题做轻量改写吗？比如把“有哪些步骤”转成“步骤是什么”，有时候这种微小变化对中文embedding的触发差别挺大的。

我之前也踩过这个坑，m3e和bge对中文长尾query确实容易偏，后来把文档按业务模块拆成更细的父-子块，检索时用父块匹配、子块返回，召回准了不少。关键词权重融合挺值得试的，尤其对“报销步骤”这种带明确动作的词，用BM25和向量分数做线性加权，比纯向量稳。Rerank我拿ChatGLM试过，效果有提升，但延迟有点高，如果数据量不大可以先用bge-reranker-base凑合。另外chunk_size别光调大小，试试带overlap的滑动窗口，配合标题和首句摘要做元数据过滤，比单纯改数字管用。

我最近也在折腾这个，换个思路可能比死磕模型更有效。试试把query里的核心实体抽出来和chunk做BM25加权融合，尤其是“报销流程”这种泛化词，纯向量容易跑偏。另外rerank我觉得值得试，bge-reranker-base效果就挺明显，但Qwen做rerank有点大材小用，延迟也高。你chunk_size既然调到200了，不如再试试重叠设成50，保留上下文连贯性，应该能救回一些通用段落。

说实话我跟你碰到过一模一样的问题，m3e对长尾词和同义改写特别迟钝。后来我试了个笨办法：把用户query先用LLM扩展成几个不同表述再分别检索，最后合并去重，召回率明显上来了。rerank的话我试过ChatGLM，对小数据集效果还行，但延迟有点高，不如直接调bm25和向量分数的权重比来得快。你chunk_size降到200还不行，可以考虑按标题或段落语义切分，别死磕固定长度。

我最近也在折腾这个，bge-large-zh确实不是万能的，尤其是你这种跨场景的query，它语义理解容易偏。你说的chunk_size从500调到200，我觉得方向对但还不够，可以试试按段落标题或者markdown结构来切分，而不是死板按字数，这样能把“差旅报销”和“通用报销”的边界切清楚。另外关键词权重融合真的值得试，我用的BM25和向量检索按0.3/0.7的比例混合，召回率明显稳了，特别是像“报销流程”这种带明确动作的词，传统检索能帮你兜底。rerank我试过用ChatGLM3-6B跑过一次，效果有提升但延迟太感人，本地小项目扛不住，后来改用bge-reranker-base，速度能接受，准确率也比纯向量好一截。还有个土办法，给每个文档块手动加几个“别名标签”，比如财务报销段落补上“差旅”“日常费用”这些词，检索时做query扩展，有时候比换模型还管用。你试过对query做同义词扩展吗？比如“报销”扩展成“报账”“核销”，我觉得对漏召回挺有帮助的。

试试把query也做下关键词扩展再检索，或者用bge的llm-embedder，个人感觉比base强一截。

rerank用Qwen试过，效果还行，但瓶颈常在召回，先解决索引切分可能更划算。

试试把query和chunk都做关键词加权，bge对长尾词不敏感，rerank用bge-reranker比Qwen稳。

试试把query也做一次意图拆分再检索，或者加个BM25混合召回，比单纯换模型省事多了。

bge-large-zh确实对长尾实体和口语化表达比较钝，你可以试试把query先做一次轻量改写，比如把“报销流程”扩充成“差旅报销流程、日常费用报销流程”再进向量检索，召回会准不少。另外chunk_size调到200还不够的话，可以试试按标题或语义段落切分，别死板按字符数切。rerank我试过ChatGLM的API，效果比纯向量排序强一截，但延迟高，本地小模型的话建议先用关键词过滤硬筛一波top50再交给模型，性价比最高。

我最近也在搞类似的中文RAG，m3e和bge我都试过，确实在短query上容易跑偏，尤其财务这种概念有交叉的场景。后来我干脆在召回前先对query做一次轻量意图分类，比如检测到“流程”这类词就强制拉高通用条款的权重，效果比单纯调chunk_size明显。rerank我试过用ChatGLM的API做，单条延迟大概多0.3秒，但准确率提升能感知到，尤其能压掉那些语义相似但实际无关的段落。还有个土办法是给每个chunk手动打一个“部门/主题”标签，检索时按标签做过滤，虽然费点功夫但对这种垂直知识库特别管用。

另外你提到摘要索引，我试过用Qwen对长文档生成三级大纲，然后把大纲和原文一起存进Chroma，query同时匹配两种向量，召回覆盖会广很多，你可以试试看。