RAG召回准确率上不去，重排序也试了，还能从哪优化？

说实话你这情况我太熟了，之前做合同审查也卡在60%左右，后来发现最大的坑其实在PDF解析那一步。几千份PDF里很多是扫描件或者多栏排版，转出来的文本全是乱的，chunk切得再规整也是垃圾进垃圾出，建议先检查下召回结果里是不是混着大量乱序文本，这个比调模型见效快。

另外你提到元数据过滤，我觉得这个优先级其实很高，尤其是企业知识库这种场景，文档类型、部门、时间戳这些字段加进去做预过滤，能把top5准确率直接拉高五个点以上，因为很多误召回是跨领域的相似文本撞上来了。parent-child结构我也试过，但感觉更适合答案藏在长文档深层的情况，如果你们的问答偏事实型短答案，收益可能没那么明显。

chunk策略上倒是可以试试动态切分，按标题和段落边界走，别死磕500这个数，尤其PDF里表格和列表多的时候，固定大小会把完整语义拦腰截断。微调embedding我个人觉得先别碰，除非你有几百条高质量标注query-doc对，否则很容易过拟合到小样本上，线上效果反而更飘，不如先把query侧做细，比如加个同义词扩展或者领域词典替换。

最后问一句，你们有没有做召回后的答案置信度校验？有时候不是没召回对，是reranker把对的排后面了，可以看看top10里正确答案的分布，如果经常在6-8位徘徊，那问题就在reranker的训练数据上，而不是召回本身。

固定500的chunk确实太粗了，尤其PDF表格和段落混排时噪声很大。建议先按文档结构切分，再对长文本做parent-child，让召回用小块、重排用大块，我这么改后top5涨了8个点。元数据过滤千万别忽略，给每个chunk打上章节和文档来源标签，直接缩小候选范围比调模型省力得多。微调embedding的话，除非你的领域词特别偏，不然先别上，性价比真不高。

你这个情况我太熟了，固定500字切分其实很坑，尤其PDF里表格和标题被切断的话，召回再准也白搭。建议先按文档结构（比如标题、段落）做智能切分，再配合parent-child，让检索用小块、给大模型喂大块，准确率能明显涨一截。元数据过滤也值得搞，比如给每个chunk打上来源文档和章节标签，检索时先按业务范围筛一遍，比纯向量相似度靠谱。微调embedding除非你的术语特别垂直，不然前期投入真不如把chunk和reranker的输入细节调好，我们当时换了切分策略直接从60%干到75%+。

固定chunk size=500确实太粗暴了，PDF转出来很多段落本身就有完整语义，强切容易把上下文砍断。建议先按标题/章节做结构化切分，再对长段落二次细分，parent-child结构值得试试，召回父块、重排后返回子块，准确率能明显涨。元数据过滤这块容易被忽略，比如给每个chunk打上文档来源、章节路径的标签，检索时先按业务范围限定候选集，比单纯靠向量相似度靠谱。微调embedding的话，如果领域词多可以考虑，但几千份PDF的数据量可能不够，除非你愿意花时间标注一批高质量问答对，不然性价比确实不高。另外可以看看bge-m3的dense和sparse分数融合权重，默认参数不一定适合你的场景，手动调一下也许有惊喜。

固定500的chunk确实太粗暴了，PDF里的表格、标题、列表结构全被打散了。建议先按文档语义做自适应切分，比如用layout识别把段落和表格单独拎出来，再配合parent-child结构，召回子块、重排序后返回父块，准确率能明显提升。微调embedding我个人觉得除非你的领域术语特别强，否则几千份文档投入产出比真不高，不如先试试把元数据（比如文档来源、章节标题）拼进检索上下文里，让reranker有更多线索可用。

说实话你这情况我太熟了，当时我们做合同审查也卡在65%左右，折腾半天发现病根在chunk本身。固定500字对PDF这种排版复杂的文档太粗暴了，尤其表格和条款被拦腰切断，召回再准也白搭。建议先按标题和段落结构做语义切分，配合parent-child结构，让检索粒度小点、喂给大模型的上下文大点，这一套下来我们涨了8个点。另外元数据过滤千万别省，几千份PDF里肯定混着不同年份、部门、甚至废弃版本的文件，把这些信息作为filter条件，比单纯靠向量相似度靠谱得多。至于微调embedding，说实话除非你的术语特别垂直，比如法律、医学这种，不然bge-m3在通用域已经够用了，我们当时试过用领域数据继续预训练，涨了1.5个点，但花了两周时间，性价比很低。还有个容易被忽略的点，就是reranker的输入格式，如果你query和doc之间加个特殊分隔符，或者把标题跟正文用冒号拼起来，效果会明显不一样。最后想问下你top5准确率是用什么标准判的？是人工看相关还是自动指标？因为60%有时候是评估方式太严，实际问答体验可能没那么差。

建议先做文档结构分析，按章节小标题切分比固定500字靠谱，元数据过滤能直接砍掉大量噪音。

看你这个情况，chunk size固定500大概率是瓶颈，尤其企业PDF里表格、标题、代码块混着，一刀切损失信息太严重。建议试试按语义段落切，或者用parent-child结构，小chunk召回、大chunk给reranker喂，我调完这个top5直接涨了十几个点。元数据过滤也别忽略，给每个chunk打上文档名和章节标签，召回时先按业务线过滤一遍，噪声能少很多。微调embedding我觉得先别碰，投入产出比太低，除非你领域词特别偏，不然把前面几个折腾完效果更明显。