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？

我之前也踩过这个坑，m3e和bge-large-zh其实都还算能打，问题大概率不在模型本身，而是你的检索粒度太粗了。问“报销流程”，召回一堆“差旅报销”其实挺正常，因为它们字面重合度高，但语义上你要的是更泛的那一层，这时候单靠向量确实容易偏。

我的经验是别急着上rerank，先把chunk做点“语义切分”而不是死磕固定长度。财务类文档里表格、条款、编号特别多，按标题层级切、或者把每条流程单独成块，召回准确率能明显好一截。另外可以给每个chunk加一句人工或模型生成的“摘要头”，检索时用摘要去匹配，命中率会高不少。

关键词融合我试过，BM25和向量做加权融合，对“报销流程”这种带明确术语的query确实有用，尤其是漏召回通用段落的时候。不过权重得调，不然容易把噪声也拉进来。

至于Qwen或ChatGLM做rerank，我用Qwen2做过一轮，比bge-reranker-base在中文长尾query上稳一些，但延迟和显存也上去了。如果本地部署，建议先用小模型rerank top20，再让大模型精排top5，性价比会好点。

你这个问题我也踩过，bge-large-zh本身没问题，大概率是切chunk的时候把上下文割裂了。试试按语义段落切而不是按字数硬切，或者加一层query改写，把“报销流程”扩成“报销 流程 步骤 财务制度”。另外Qwen做rerank我试过，比bge-reranker-base在中文长尾query上确实稳一些，但推理成本上去了，得看你延迟能不能接受。

我之前也遇到过类似问题，后来发现光靠调chunk_size确实治标不治本。你可以试试在embedding前用LLM给每段做个简短摘要，把摘要和原文拼一起再向量化，召回准确率会好不少。另外BM25加向量混合检索对“报销流程”这种关键词敏感的场景很管用，关键词那路能兜住通用段落。rerank我用过bge-reranker-base，比Qwen直接做精排稳一些，Qwen当rerank有点重而且输出格式老要调。

你这个召回偏“差旅报销”的问题，很可能是chunk里缺了全局性的流程描述，光靠调size救不回来。我之前试过在切分前先用大模型给每个段落补一句“这段讲的是什么流程”，再一起入库，召回精准度提升挺明显的。关键词融合我也做过，用BM25和向量分数加权，对“报销流程”这种带明确术语的query确实管用。rerank方面我用Qwen2.5-7B跑过，比bge-reranker慢不少但排序质量好一些，如果延迟不敏感可以试试。

我也是m3e换到bge-large-zh，感觉提升有限，后来发现是query和文档用同一个向量空间但语义粒度差太多。你可以试试在检索前让模型把query改写成几个关键词再分别召回，比直接问一整句效果好不少。另外重排我用过bge-reranker-base，比拿ChatGLM硬跑快而且稳，Qwen做rerank没试过但感觉有点杀鸡用牛刀了。