RAG召回效果差，是切分粒度问题还是embedding模型选错了？

建议先上reranker，bge-small配合同样粒度提升最明显，换模型不如先解决精排问题。另外合同条款这类强结构化文档，可以试试按条款切分而非定长。

建议先上reranker，bge-small配合同样粒度，效果可能比换大模型还明显。

你这问题大概率是召回精度不够，切分调参只是治标，reranker性价比最高。

说实话你这情况我上周刚踩过坑，问题大概率不在切分粒度，而是bge-small对长尾实体和数字细节的捕捉太弱了。合同条款里“违约责任”“具体金额”这种词，语义相近但上下文差异大，小模型很容易把chunk扯偏。建议先别急着换大embedding，试试给Chroma加个BM25混合检索，或者直接上bge-m3，成本没高多少但召回会稳一截。reranker可以后置，等确认基础召回没问题再上，不然排查起来更乱。

说实话我觉得你这情况大概率不是embedding的锅，bge-small对付这种技术手册和合同条款其实够用了，问题多半出在切分逻辑上。合同这种文档语义密度特别高，按固定字符切很容易把一条完整条款拦腰截断，建议试试基于标题和段落结构的递归切分，或者用LangChain的markdown头部分裂器先做结构化预处理。另外reranker别急着上，先用BM25和向量检索做个混合召回，把分数做个加权融合，往往能解决一大半问题，成本几乎为零。你现在的chunk_size调到200反而可能让上下文信息更碎片化，建议回到500左右，但overlap设大一点比如80-100，让相邻块有足够重叠。

说实话我觉得你这情况大概率不是embedding的锅，bge-small做语义匹配够用了，问题更可能出在切分策略上。你试了调chunk_size但效果不稳定，我猜是因为技术手册和合同条款这种结构化文档，按固定长度硬切很容易把完整的条款或者责任金额拆散。可以试试按标题或段落边界做基于结构的切分，或者用LangChain的MarkdownHeaderTextSplitter针对PDF先转成带层级的内容。另外reranker确实值得上，尤其你这种具体金额查询，先用小模型粗召回再用cross-encoder精排，成本不算高但提升很明显。你现在的切分逻辑是纯按字符还是考虑了文档原有结构？

先上reranker吧，bge-small配合同样小规模的交叉编码器，提升比换embedding明显多了。