RAG项目上线后效果崩了，chunk大小调来调去还是答非所问，求指点

你这个问题我太有同感了，之前我们上线也是这德行，后来发现根子不在chunk大小，是缺了重排那一步。top3里混无关片段太正常了，尤其bge在长文本上确实会偏，建议你先加个bge-reranker，召回搞大点比如top20再重排，效果立竿见影。chunk的话别死磕一个值，可以试试按语义段落切，配合重叠窗口，这样既保上下文又不至于太碎。至于向量化服务，线上最好单独部署，不然并发一高推理和向量化抢资源，检索延迟和效果都会受影响。

chunk调到200加个重排吧，bge长文本确实容易飘，线上并发高建议把向量化拆成独立服务。

试试混合检索+重排，500的chunk配个滑窗截断，既能保上下文又能控噪音。

遇到过类似的坑，核心问题可能不在chunk大小，而是检索链路少了重排这一步。bge-large-zh对短文本友好，但长文本下向量分布会漂，建议先试试用bge-reranker对top50粗排结果做精排，chunk可以回到300-400，同时把用户query做一下HyDE或者多轮改写，能显著提升相关性。至于线上并发，faiss本身扛不住高QPS，最好单独起向量检索服务（比如milvus或es的knn插件），和LLM推理分离，免得互相抢占资源导致延迟抖动。另外检查下是不是多个服务共用同一个embedding模型实例，并发下batch策略不对会吃显存，容易出奇怪结果。

召回阶段加个重排吧，不然光调chunk就是拆东墙补西墙。向量库并发高的话建议单独部署，别跟推理抢资源。

你这情况我太熟了，大概率不是embedding的问题，而是检索链路缺了重排。top3里混不相关片段太典型了，bge-large-zh本身对短文本更友好，chunk一长就容易被无关段落干扰。建议先加个bge-reranker把粗召回结果精排一下，比死磕chunk大小见效快。另外并发高的时候，如果faiss是单机部署，查询本身就容易超时或丢结果，最好把向量索引单独拆成服务，和LLM推理分开扩缩容，不然互相抢资源也会导致检索质量波动。