RAG召回效果差，是不是我分块方式有问题？

固定500字符切确实太糙了，尤其是表格和页眉页脚混进来直接污染上下文。建议先按文档结构预处理，比如用unstructured或pypdf把表格单独提取出来，再按标题层级切块，每个块尽量完整覆盖一个主题。另外混合检索值得试，BM25能抓住关键词，向量补语义，我这边用粗排+精排效果提升挺明显的。你top_k调大后有没有试过加个重排模型，比如bge-reranker？那个对乱序问题挺管用的。

固定500切确实太糙了，表格和页眉页脚混进来基本就废了。建议先按文档结构预处理一下，比如识别标题层级，把每个章节当独立块，表格单独提取成结构化数据，再决定要不要切分。

另外混合检索值得试，BM25对关键词匹配强，能补上向量检索在精确术语上的短板，但记得调一下两种结果的权重。我们之前用递归字符切分（按段落优先），重叠设小一点，效果比固定长度好不少。

你试过先把PDF转成Markdown再处理吗？有些库能保留标题和表格结构，后面分块会省事很多。

固定500字切确实太糙了，尤其是混合PDF和Word的时候，表格和页眉页脚会直接把语义切碎，你召回的自然全是垃圾。我之前做类似项目也踩过这个坑，后来改成按文档结构走：先解析出标题层级，用markdown的#号去标记，然后以段落为最小单位，再把同一标题下的段落拼在一起，超过token上限就按句子边界切，重叠设成1-2句而不是固定字数，效果立竿见影。

另外你说的BM25混检，这个我强烈建议加，因为向量检索对表格和术语类query经常跑偏，但BM25对精确匹配很稳。我是用langchain的EnsembleRetriever，权重设成0.5/0.5，召回后做个MMR去重，答案质量提升很明显。不过你还要注意embedding模型，OpenAI那个对中文长文本其实一般，有条件试试bge-m3或者text-embedding-3-large，分块不好但embedding强的模型也能拉回来一点。

还有个坑，PDF解析别直接塞给chroma，很多库会把页眉页脚当成正文。我后来用了pypdf加规则去过滤，比如连续两行相同内容或包含“第X页”的直接丢弃。你那个报销流程的问题，大概率是原文档里流程是带编号的列表，固定切块把列表项拆散了，先试试按列表项整体作为一个chunk，再调召回，应该会好很多。

我跟你情况差不多，后来发现固定500切块对PDF和Word混排的文档确实坑很大，尤其是表格和页眉页脚被硬切进去，语义就碎了。我试过按段落切，但很多PDF段落本身很长，或者根本没段落标记，效果也不稳定。后来我改成先做文档结构解析，把标题、段落、表格识别出来，再按标题层级把内容块组合，比如一个大标题下的所有小节合并成一个块，这样“报销流程”这种问题就能命中整个流程段落了。不过这事儿挺费劲的，得单独写解析逻辑，不能全指望库自带的分割器。另外你提的BM25混合检索我强烈建议试试，我现在就是向量召回top20，BM25也召回top20，然后用RRF融合排序，明显比单用向量准，因为流程类问题关键词很明确，向量有时抓不住。还有个小技巧，切块后把每块的标题或来源文件名也拼进去当上下文，召回时匹配度会高不少。你这问题不是个例，别光调top_k，先看看能不能拿到文档结构信息，哪怕用正则把页码页眉去掉也行。

分块确实不能光看字符数，试试按标题和段落切，表格单独处理，效果会明显好很多。

BM25加向量检索混合召回很靠谱，尤其对付这种格式杂的文档，互补性很强。

固定500字切块确实太粗暴了，尤其企业文档里表格和页眉页脚占比高的时候，碎片化会非常严重。我之前遇到过类似情况，后来改成按文档结构切，先解析出标题和段落，再以标题为边界把内容打包，效果立竿见影。但这里有个坑，就是PDF和Word的结构解析准确率参差不齐，特别是扫描版PDF，得先过OCR，不然切出来的还是乱的。你说的混合检索我试过，BM25和向量各召回Top N然后做加权融合，确实能缓解纯向量漏掉关键词匹配的问题，但前提是分块本身不能太碎，不然BM25也容易被噪声干扰。另外我有个疑问，你有没有试过把表格单独抽出来处理？比如转成Markdown格式再切，或者直接作为独立文档块存，这样查询“报销流程”时如果表格里有关键步骤，命中率会高很多。最后建议你做个简单的评估集，拿二十个真实问题跑一遍，看召回的前五块里有多少是有效信息，比调top_k靠谱多了。

固定500字切确实太容易把表格和页眉切进来，我试过按段落切分，配合递归字符分割器，效果立竿见影。你还可以试试先识别PDF里的标题和表格结构，单独把表格区域拎出来存成独立块。混合检索强烈推荐，BM25能先把带“报销流程”这种关键词的段落捞上来，向量再补语义相似的，我这边top_k从10降到5，准确率反而升了。

分块确实不能只看字符数，表格和页眉得单独处理，试试按标题层级和段落切，效果会明显不一样。

BM25加向量检索这个思路靠谱，混合检索能补上关键词匹配的短板，我之前这么调完召回准了不少。