RAG检索老召回不相关的chunk，是分块策略问题还是embedding模型选错了？

表格和代码混在一起确实头疼，我去年也踩过这个坑。你试试按文档结构分块，用unstructured把表格和正文分开处理，表格单独转成markdown再embedding，效果会好很多。另外bge-large对表格这种结构化内容本身就不太友好，加个bge-reranker做二阶段精排，召回率能提不少。chunk调小反而更差，大概率是切碎了上下文，别动它了。

这个问题我踩过类似的坑，感觉大概率不是embedding模型的锅，bge-large-zh在中文语义匹配上够用了。你描述的现象更像是分块把表格和它旁边的总结段落切散了，500字一刀切下去，表格本身没语义、代码块又占字数，真正有用的结论段可能被切到隔壁chunk里去了。调小到200反而更差，是因为上下文被打得更碎，模型根本拼不出完整语义。我建议先别急着上colbert，成本高且收益不一定对得上，可以先加个reranker试试，bge-reranker对粗召回后的精排提升挺明显的。至于混合文档，现在比较成熟的做法是走layout-aware的解析，比如用unstructured或者pymupdf先把表格、代码、正文按类型打标签，再按结构分块，表格最好单独走一条路径做摘要或转成markdown再embedding。代码块也一样，别硬塞进语义chunk里，容易污染向量。你这种企业知识库场景，光靠纯文本分块确实不够，得让分块跟着文档结构走，而不是跟着字符数走。

表格和代码最好单独走结构化解析，硬切500字肯定把总结段落切散了，先加个reranker试试。

表格和代码块本来就不该按固定长度切，先按结构分再embed，r eranker后面再说。

我遇到过类似情况，感觉你卡在召回这步真不一定是embedding的锅。表格和流程图这种结构信息，bge-large-zh本身对纯文本语义还行，但它没法理解“表格旁边那段总结”和表格之间的空间关系，切完chunk之后这种关联直接断了。你把chunk_size调到200反而更差，大概率是因为表格被切碎，上下文更不完整了。我觉得可以先别急着换colbert，试试按文档结构做分块，比如用unstructured或者llamaParse先把表格、代码块识别出来单独处理，表格转成markdown或加个摘要再入向量库。另外reranker确实值得加，bge-reranker对这类语义漂移的纠正挺明显，但它是补救不是根治。混合文档的成熟方案我目前看到比较靠谱的是先做layout分析再分块，纯靠固定size切很难兼顾。你可以先拿几篇典型文档手动看看切出来的chunk长啥样，大概率能定位到问题。

你这情况我踩过，chunk_size调到200反而更差，说明不是块大小的问题，是切分逻辑压根没考虑结构。表格和代码得单独用解析器抽出来再拼上下文，不然embedding根本抓不到“销售数据”和表格的关联。建议先加个reranker试试，bge-large-zh对这种混合文档确实有点吃力，colbert成本高，不急着上。