RAG系统检索到的都是垃圾内容，是不是我的分块策略有问题？

试试先按文档结构切再超了递归切，比纯固定窗口靠谱，另外检索前加个重排会好很多。

这问题我太熟了，固定chunk_size切技术手册基本都会翻车。你那个“配置数据库连接”命中“错误代码列表”，大概率是overlap太小，把关键词切散了，bge-large对长文本语义捕获也有限。建议试试按markdown标题或PDF的目录结构先做语义切块，块内再按段落二次分割，这样既保留上下文又控制长度。另外检索上可以加个rerank，用cross-encoder把召回的top20重新排序，比单纯看embedding分数靠谱得多。

试试先把PDF转成带标题结构的markdown再按章节切，超长就用递归切分保语义，bge对长文本召回本来也一般。

我之前也遇到过类似情况，固定窗口切分对技术手册这种结构化文档确实不太友好。后来我改成了先按标题或段落识别章节，再对长章节做二次切分，同时保留章节元数据，检索时能带上上下文提示。另外你提到相关性打分还行但答非所问，不妨检查下是不是embedding模型对专业术语区分度不够，可以试试rerank或者混合检索，用BM25召回补充一下。

分块确实会影响，但我觉得你这个更像检索策略的问题。固定500字切分对技术手册这种章节感强的文档确实不友好，可以试试先按标题或段落识别出逻辑块，再对超长的块做递归切分，而不是一刀切。另外bge-large对长文本的相似度判断不一定准，可以换个思路，先做关键词或元数据过滤，缩小检索范围，再让embedding去排序。我当初也卡在这，后来把“错误代码”这类明显不相关的章节单独打了标签，检索时直接排除掉，效果立竿见影。

试试按标题层级切块再配个小摘要，固定500字确实容易把逻辑切碎。另外检索策略也可以加个重排，光看向量分数不靠谱。

固定分块确实容易把语义切碎，建议先按标题层级切再合并，检索端加个重排或者关键词过滤会好很多。

试试先按标题层级切再按500补切，标题带进chunk里，检索效果会稳很多。

说实话你这个情况我太熟了，之前做运维文档库的时候一模一样，固定500字切分等于把“配置步骤”和“报错解释”硬生生劈开，检索出来自然驴唇不对马嘴。我后来改成按文档结构走，先把PDF转成markdown，用标题层级做切片边界，同时保留每个chunk的父标题作为元数据，这样就算内容被截断，召回时也能靠标题过滤掉错误码那种干扰项。但你也别全赖分块，bge-large对长文本的语义理解其实一般，尤其技术手册里“数据库连接”可能和“连接池配置”是近义词，向量检索根本拉不准，建议你试试混合检索，加个BM25关键词权重，至少能把精确术语拉回来。另外你那个overlap=50确实太小，如果是跨章节的长上下文，至少得100-150，不然逻辑链还是断的。最后问一句，你用LangChain的时候有没有做rerank？我加了Cohere的rerank之后，垃圾片段直接降权，效果比调分块明显多了，你可以先从这个便宜方案试起。

试试先按标题层级切块，再对长块做二次分割，比纯固定窗口靠谱，我这么改完命中率高不少。