RAG召回文档太多太碎，重排序后效果还是不行，怎么调？

切片500字对长文档确实太粗暴了，很多章节信息被截断，重排序自然容易把背景段落捞上来。建议先按文档标题和一级标题做段落级切分，每个切片尽量保持语义完整，再配合50字重叠去重。query改写可以试试把问句里的核心实体和意图拆开，比如“XX流程违规怎么处理”拆成“XX流程 违规 处理办法”，用大模型生成几个变体去检索效果会稳很多。另外top20太宽了，先粗筛到50个文档再用reranker精排，然后只取前5个切片喂给大模型，能减少不少噪声。

说实话你这个情况我太理解了，调一周真的会崩溃。我感觉你现在的问题核心不在reranker，而是切片粒度跟文档结构完全脱节了，固定500字硬切PDF很容易把逻辑上独立的章节拆得稀碎，重复覆盖又让向量空间里同一段话占了太多位置，召回的多样性自然就差了。我建议你先别急着改query，试着用文档自带的标题层级或者段落边界做切分，哪怕每个切片长一点（800-1000字）都行，先保证每个切片是个完整语义单元，这样bge-reranker才有东西可排。另外你说的“背景信息排前面”我也遇到过，这通常是reranker对长文档的全局相关性判断偏弱，你可以试试在重排序前加一道基于关键词密度的粗筛，比如把标题和首段单独抽出来做一次BM25过滤，只保留明显跟query实体相关的文档再进向量检索，能去掉不少干扰。query改写的话，别用太复杂的技巧，先试下把问句里的核心名词短语提取出来，配合同义词扩展（比如“报销流程”扩成“报销审批/财务流程”），比什么LLM改写稳定得多。还有个土办法，你可以在切片时给每个切片带上文档标题和一级章节名作为元数据，检索后按这个元数据做聚合去重，再选每个文档里得分最高的那一段进reranker，这样能避免重复覆盖的垃圾切片霸榜。我上次从固定切片换成结构感知切片后，top5命中率直接从30%涨到快60%，你可以试试看。