RAG召回太差，是不是我切块方式有问题？

固定切块确实容易把语义切碎，先试试按段落切+重排模型，效果会立竿见影。

固定512切块确实容易把语义割裂，产品手册这种结构化文档建议按标题段落切。重排模型能救，但意图分类才是治本。

试试按章节标题切块吧，产品手册里语义边界比固定长度靠谱多了。

固定512字符切块确实容易把语义截断，尤其产品手册里条款和操作步骤混排时，召回噪音会很大。我之前试过按标题和列表结构做递归切块，效果比固定长度好不少，你可以先按段落试试。重排模型（比如bge-reranker）对这类场景提升挺明显的，但别指望它救回切块导致的语义丢失。意图分类那步我觉得可以缓一缓，先把召回质量提上去，不然分类模型也容易学歪。你文档里的FAQ有没有单独整理成问答对格式？那种直接存成单条记录，命中率会高很多。

固定512切块确实太粗暴了，产品手册里条款和操作步骤混在一起，语义被截断是必然的。我之前处理FAQ时试过按标题和段落切，召回直接提了一截，你可以先试试这个。另外重排模型（比如bge-reranker）在这种场景下提升挺明显的，尤其top20里捞相关段落很管用。至于意图分类，如果你问题类型比较固定，可以先做一层，把高频问答单独走规则匹配，能省不少事。不过别急着全上，先把切块和重排调好，效果应该就稳定了。

固定512字符确实太粗了，产品手册里报价条款和退货流程经常混在同一段里，向量切出来语义就串了。我之前做客服知识库也踩过这个坑，后来改成按Markdown标题和列表结构切，再辅助句号/问号做边界修正，召回直接涨了十几个点。你那个重叠64其实作用不大，不如试试段落级切块，让每个块尽量是一个完整的功能点。重排模型可以加，但别指望它解决切块带来的根本问题，它是在候选集质量还行的时候帮你把顺序捋顺。意图分类我倒觉得可以缓缓，先把切块和embedding调好，不然分类本身也会被碎片化文本误导。还有个细节，bge-large-zh对长文本不太友好，超过300字符效果衰减明显，你不如把上限压到256左右试试。另外建议你拿几个高频问题做一下bad case分析，看看召回的无关片段到底是切块问题还是embedding对产品术语不敏感，方向对了再动手。

固定512切块对产品手册这种结构化的内容确实太粗暴了，报价条款和退货流程很可能被硬切进同一个块里。建议先按标题和段落边界切，再对长段落做递归切分，bge-large-zh对语义块更敏感。重排模型是能救急，但我觉得你那个意图分类的想法更值得试，FAQ单独走模板匹配或关键词规则，效果会比纯向量检索稳很多。另外top_k调大点配合重排，比单纯调小更靠谱，你可以先拿十几个典型问题跑一下，看看坏case是不是都集中在切块边界上。

先试试按章节或语义段落切，512字符太机械了，命中率肯定上不去。重排模型也得加，不然top_k调了也白搭。

固定512切块确实容易把退货和报价条款糊在一起，试试按语义段落切吧，比调top_k管用。

固定512字符切块对产品手册这种结构化文档确实容易切碎语义，我之前做类似场景时改成按markdown标题和列表分块，召回直接提了20%+。另外重排模型建议加上，bge-large-zh做初筛还行，但精排用bge-reranker能明显把无关条款压下去。意图分类可以做，不过先别急着上，我试过把FAQ单独建索引、和手册库分开检索，效果比重排还明显，你要不先试试这个？

说实话你这情况我太懂了，固定切块就是最容易踩的坑，尤其产品手册里条款和FAQ混在一起，512字符经常把两个语义段硬缝起来。我后来改成按markdown标题和列表结构切，召回率明显上来了，你可以先试试用正则把“退货政策”“报价条款”这种二级标题当边界。另外bge-large-zh做召回还行，但你说的那种“问退货跳出报价”的问题，大概率不是embedding的锅，是切块把上下文搞碎了。重排模型建议加，但不是现在最急的——你先花半天把切块改成语义段落，top_k调回默认，看看效果再说。意图分类那个思路我个人觉得可以做，但别一上来就上，先把非结构化文档的切块逻辑理顺，不然分类器训练数据都脏。对了，你试过用docx或PDF的原始结构信息吗？很多手册其实自带目录和层级，直接用这个切比纯文本硬切靠谱得多。

固定512切块确实容易把语义割裂，尤其产品手册里条款和操作步骤经常混在一起。我之前遇到过类似问题，后来改成按markdown标题和列表做语义切块，召回直接提了20%左右。重排模型可以加，但建议先试试切块，因为bge-large-zh对短文本更敏感。意图分类倒不急，你先把FAQ单独建个索引，跟手册分开检索，效果可能更直观。

固定512字符切块确实容易把语义割裂，尤其产品手册里条款和操作步骤经常混在一起。我之前做类似场景时改用按段落切，再结合标题层级做父子块召回，效果提升挺明显的。重排模型可以加，但建议先解决切块粒度问题，不然重排也是在烂候选里挑。意图分类倒是可以做，把FAQ单独建索引，和手册分开召回，这样“退货怎么操作”这类问题能直接命中。另外bge-large-zh对长文本本来就有点吃力，你试试把检索粒度降到256字符看看。

固定512切块确实容易把FAQ的问答对拆散，产品手册这种结构化强的文档建议先按标题和段落边界切，再用小模型做个语义去重。bge-large-zh对短句召回还行，但长文档真的不如直接上重排，或者试试把query改写后再检索。意图分类那步可以加，但别一开始就上，先看看切块和重排能不能解决，不然系统复杂度上去了调试更头疼。

说实话固定512字符切块确实容易把语义切碎，报价条款和退货流程混在一起太正常了。我之前处理类似手册时改用段落切块，效果明显好一截，尤其FAQ这种结构清晰的文档，可以试试按标题+段落整体作为一个chunk。重排模型建议还是加上，bge-large-zh做初筛没问题，但top10里混入噪声时，bge-reranker能把真正相关的顶上来。意图分类那个思路我觉得可以缓一缓，先解决检索粒度问题，不然分类本身也容易出错。

固定切块确实容易把语义割裂，试试按标题和段落结构切，效果会明显改善。重排模型也得加，不然top_k再调也白搭。

固定512字符对产品手册这种结构化文档确实太粗了，我之前也踩过坑，后来改成按标题层级切片，效果立竿见影。你可以先试试用markdown或PDF的段落结构做切块，同时保留标题信息拼进embedding里。重排模型建议上，尤其你top_k拉大之后，bge-large的排序能力容易拖后腿。意图分类可以先放放，把FAQ单独建个索引更省事，比如把高频问题直接映射到答案，比硬怼向量检索靠谱。另外检查下你的查询预处理，是不是“退货怎么操作”这种口语化输入没做归一化，导致和手册里的书面语对不上。

固定512字符确实容易切碎语义，尤其产品手册里条款和操作步骤经常混在一起。建议试试按标题和段落结构切，或者用langchain的markdown header splitter，能保住上下文完整性。另外bge-large-zh配重排模型效果会明显提升，比如bge-reranker，先粗排再精排，比单纯调top_k靠谱。意图分类可以做，但别一上来就上，先把切块和重排调好，很多FAQ问题其实靠语义切块就能解决。

固定切块确实容易把语义割裂，产品手册建议先按标题或段落切，再配合重排模型试下。

我遇到过类似情况，加一层意图分类把FAQ单独走规则匹配，效果比硬调向量库明显。

固定切块确实容易把语义割裂，试试按段落或标题切，效果会明显好很多。

重排模型可以加，但先解决切块问题，不然召回源头就不对。