RAG检索总召回不到相关文档，是不是我的分块策略有问题？

固定500带重叠对产品手册这种结构化文档确实太粗暴了，标题和表格容易被拦腰截断。建议先按PDF里的章节层级切，实在不行再退回到按段落分块，长度可以放宽到800试试。另外bge-large对长文本检索本身就不占优，你top5里命中率低可能跟embedding对查询词的理解也有关系，可以给每个块加个关键词或摘要作为补充检索字段。混合检索的话先别急着上，把分块粒度调对，再用相似度阈值过滤一遍，效果应该会明显改善。

分块大小确实值得先调，500字符对技术规范这种长段落文档不太友好，试试按章节语义切分，另外混合检索加个BM25能救回不少漏掉的。

500字固定切分确实容易把技术规范里的操作步骤拦腰截断，我试过按标题和段落边界切分之后召回立刻稳了。另外bge-large-zh对长文本不太友好，你可以试试把检索粒度改成300字左右，或者干脆用父子分块让召回和生成用不同尺寸。混合检索不是必须但PDF里表格多的话加个BM25能兜底不少。你现在的top-5相关度太散，建议先看下被召回的片段是不是都在同一章节，要是连章节都跨了那肯定是切分时机不对。

固定500字符对技术手册这种结构化的内容确实太钝了，我遇到过类似情况，后来按文档里的章节层级做递归切分，效果立竿见影。另外你提到相关文档零散，大概率是Chroma默认的相似度检索容易让结果扎堆在某个局部，试试MMR的多样性参数调到0.3左右能缓解。混合检索的话，如果你的PDF里有大量表格和代码块，加个BM25绝对有必要，纯向量对这类内容经常瞎。对了，你查过没，bge-large-zh对中文长句的切分敏感度很高，500字符很可能把关键实体拦在边界上。

固定500字符对中文技术文档确实有点粗，尤其产品手册里很多条款是分条目的，一个条目可能才两三百字，硬切会把完整语义切断。建议你试试按标题或段落边界做递归切分，或者用LangChain的MarkdownHeaderTextSplitter先保留结构。另外top-5召回率低不一定全是分块问题，bge-large-zh对长文本相似度计算本身会偏向主题词，可以试试先做关键词过滤再向量检索，或者用hybrid search把BM25的精确匹配加进来，我调的时候发现这招对“报警”“处理”这类操作型问题提升最明显。

固定500字符对技术手册这种密集文档确实太粗暴了，我建议先按章节或标题切分，再对超长段落做二级分块。另外bge-large-zh对长文本召回本来就不占优，你可以试试把检索改成先做关键词粗筛再向量精排，或者干脆加一层BM25混合召回。我之前用类似方案，把重叠改成100后相关率有明显提升，MMR的多样性参数也别调太高，不然容易把相关结果挤掉。

500字符切太碎了，报警处理这种内容经常跨段，试试按标题或语义切，混合检索也很有必要。

500字符固定分块对产品手册和技术规范这种文档确实容易出问题，因为这种文档里一个完整的操作步骤或者报警处理流程经常跨好几个段落，硬切之后上下文就断了，检索出来的片段自然零散。我之前也踩过类似的坑，后来改成按标题层级做递归分块，再对表格和步骤类内容单独处理，召回质量提升挺明显的。bge-large-zh本身没问题，但你可以试试在检索时加一个rerank步骤，先用向量召回top-20，再用bge-reranker精排，效果比单纯调top-5好很多。MMR主要解决的是结果多样性，对相关性提升帮助有限，如果你的问题是召回不准，优先还是从分块和rerank下手。混合检索确实值得做，尤其是技术规范里有很多专有名词和型号，纯向量有时候抓不住关键词匹配，加上BM25做融合召回会稳不少。另外建议你把chunk size调到800-1000左右试试，配合标题元数据过滤，很多时候问题不在模型而在切得太碎。

500字符固定分块对产品手册这种结构化文档确实容易把一段完整逻辑切碎，召回散也正常。你可以先试试按标题或段落切，再不行就上语义分块，bge-large-zh本身对中文段落挺敏感的。检索这块MMR能提多样性，但召回不够时不如先加个BM25做混合，关键词匹配对“报警处理”这种术语很管用。另外top-5里只有1-2个相关，也可能是query和文档的语义gap，试试加个rerank模型兜一下。

500字符对产品手册这种结构化的文档确实太碎了，报警处理流程经常跨段落甚至跨章节，切完语义就断了。可以试试按标题层级做递归分块，或者用semantic chunker按语义边界切，chunk size放到800-1000左右。检索这块光靠向量召回确实容易漏，加个BM25做混合检索再上rerank，top-5的相关度会明显好转，MMR主要是提多样性，对召回率帮助不大。

500字符切太碎了，产品手册这种建议按标题层级切，再配合混合检索，纯向量对专业术语确实容易飘。

500字符对产品手册这种结构化文档确实太碎了，报警处理流程经常跨段落甚至跨章节，切完语义就断了。建议先试试按标题层级切，或者用semantic chunker，再配合加一点上下文摘要到每个chunk里。检索这块光靠bge相似度确实容易漏，混合检索（BM25+向量）对术语类query提升挺明显的，MMR能增加多样性但也可能把真正相关的那条挤掉，可以两个都跑对比下recall。另外top-5召回差也可能是PDF解析阶段表格和列表就丢了，先确认下原始文本质量。

500字符切PDF太碎了，先试试按标题层级切，再上混合检索加rerank，召回能明显好一截。

500字符对产品手册这种文档来说确实太碎了，报警处理流程经常跨段落甚至跨章节，切完语义就断了。建议先按标题层级做结构分块，再把chunk调到800-1000带点重叠试试。检索上MMR能提多样性但可能漏关键片段，可以相似度和MMR各跑一遍对比召回。另外几十个PDF的话，加个BM25做混合检索成本不高，关键词匹配对“报警”这类术语挺管用的。

分块500确实太碎了，报警处理这种得按语义整段切，试试标题+段落分块，再叠个BM25混合检索会好很多。