RAG系统检索到的文档太多太杂，怎么让LLM只挑有用的部分？

试试把重排加上，比如bge-reranker，先粗召回再精排，能过滤掉很多杂讯。

topk降到5，再加个MMR去重，不然相似chunk全堆上去，LLM可不就乱炖了。

试试把topk降到3-5，再加个rerank，效果立竿见影。

我之前也踩过这个坑，光调topk真没啥用。后来我是在召回后加了个rerank的步骤，用bge-reranker或者cross-encoder把分数重新排一遍，至少能滤掉一半无关的chunk，不然LLM真的会瞎编。

另外你试试把检索粒度切细一点，比如按小标题或段落切，别按固定长度硬切。这样问年假的时候，至少不会把考勤和调休的规则混在一个块里。

还有个土办法，就是把用户问题先做一次意图分类，命中规则后再去限定检索范围，比如直接过滤掉入职培训相关的索引库。你们现在有做这种前置过滤吗？

同款问题，之前把topk降到5稍微好点，但有时候该召回的又漏了。后来我直接在prompt里加了句“只依据与问题直接相关的片段回答，忽略无关内容”，效果立竿见影，至少编造率低了不少。

另外可以试试在召回后加一层重排序，用cross-encoder或者LLM自己打个分，把明显不相关的chunk滤掉，比单纯靠embedding的余弦相似度靠谱多了。你们现在的chunk切分策略是啥？固定长度还是按语义段落切的？我怀疑有些零碎信息就是切分太机械导致的。

这问题太典型了，我之前做类似项目也踩过这个坑。topk拉高之后，faiss那边确实容易把语义相近但主题分散的chunk都捞回来，因为向量相似度看的是整体语义，不是细粒度意图。我后来试了个笨办法但挺有效：先不管topk，直接把召回结果按embedding再聚个类，比如用cosine距离做简单的中位剪枝，只保留离查询向量最近的那个簇，其他全扔掉。这样至少能滤掉一半噪音。另外你还可以试试在prompt里加一道“硬约束”，比如明确告诉LLM“如果检索内容里没有直接回答问题的句子，就直接说不知道，别自己编”。不过我觉得最根本的解法还是得从源头改，比如把知识库的chunk粒度重新切一下，按“业务主题+操作流程”来分块，别让一个chunk里混着考勤和调休两种制度。你们现在chunk是怎么切的？是按固定长度硬切还是按段落？如果按段落，可能得考虑下层级标题的语义关联，不然“年假”这个词一出现，相关制度就被全捞上来了。

我之前也踩过这个坑，topk拉太高反而让模型“选择困难”。后来我把召回改成先按分数粗筛20个，再用cross-encoder精排取前5，效果立刻干净多了。另外你可以在prompt里加一句“只依据给定片段回答，无关内容直接忽略”，模型会收敛不少。

还有个思路是换个切分策略，比如按标题或章节层级去重，别让同一主题的碎片反复出现。你们现在chunk大小大概多少？有时候小chunk确实容易带偏主题。

试试先做意图分类再检索，或者给检索结果加个重排序模型，能过滤掉不少噪声。

这问题太真实了，topk=10基本就是给模型塞了一堆“相关但没用”的噪声。我试过把召回分数做二次重排，用cross-encoder或者LLM自己给chunk打分，比单纯靠faiss的距离靠谱很多，但计算量得权衡下。

另外你那个例子挺典型的，年假和考勤、调休在向量空间里本来就近，因为它们都在讲“员工规则”。可以试试在召回前加一层规则过滤，比如用关键词或者元数据把文档类型先筛一遍，只保留“休假制度”相关的，再进faiss，效果立竿见影。

还有个思路是别光调topk，试着改检索粒度。比如把chunk切得更小，但检索后按原文档聚合，再让LLM从聚合后的完整上下文里挑关键段落，这样能避免零碎句子拼接的违和感。

你用的embedding模型是通用的还是领域微调过的？我猜通用模型对“年假申请”这种强业务语义的分辨力不太够，如果数据量允许，用企业内部的问答对微调下embedding，召回质量会明显提升。

最后想问下，你生成时用的prompt有没有明确告诉LLM“只基于检索内容，无关的不要用”？有时候模型“编进去”是因为它觉得需要凑个完整答案，加一句“如果检索内容不相关，直接说不知道”能压住不少幻觉。