RAG检索老召回不相关片段，chunk_size调了一周还是没头绪

你这个情况我太熟了，之前做内部wiki问答也踩过一模一样的坑。bge-m3本身没问题，但你得确认下query和chunk是不是都走了同一个向量空间，有些时候instruction没对齐，相关性会莫名其妙地飘。另外top5里混进离职和报销，大概率不是chunk_size的锅，而是你的切分把不同主题的段落拼一起了，比如一个chunk里前半段讲年假、后半段讲调休，embedding就被平均成四不像了。我现在更倾向按语义或标题层级切，而不是按字数硬切，Markdown结构能保留就保留，标题单独成一个chunk或者拼在正文前面当上下文。评估切得好不好，我一般会人工标20到30个query的golden chunk，然后看recall@5和MRR，别只盯着loss或者相似度分数。还有个野路子，用LLM对每个召回chunk打个相关性分，虽然贵但比人肉快，能帮你快速定位是切分问题还是检索策略问题。

你这个问题大概率不在chunk_size上，而是切分逻辑本身把语义打散了。“员工年假几天”这种query要的是完整语义块，硬按字数切很容易把年假规则和离职流程混在一个chunk里。建议先别调参，人工抽20条query看top5里到底哪句是真正该召回的，算个命中率再动。另外bge-m3对短query挺敏感，可以试试给query加个“年假政策”这种伪标题再检索，效果可能比继续调overlap明显。

我之前也踩过这坑，后来发现光调chunk_size没用，关键是切分时得尽量保住语义完整性，比如按段落或标题层级切，别硬按字数截。还有可以拿一组标注好的query-chunk对，算下hit rate和mrr，比凭感觉靠谱多了。你那个“年假”例子，很可能标题和正文混在一个chunk里，检索时被别的主题带偏了。

按字数硬切确实容易把语义切碎，bge-m3对完整语义段更敏感，你可以先试试按标题或段落切，再对超长段做二次切分。另外top5里混不相关片段，也可能是faiss的L2距离本身区分度不够，换成cosine或者加个相似度阈值过滤会好点。评估切分质量可以拿一批query人工标相关chunk，算一下命中率或者MRR，比盲调参数靠谱多了。