用LangChain做RAG，检索结果总是不准，是分块策略还是embedding模型的问题？

我最近也在折腾类似的PDF问答，你这个“相关但不精准”太典型了，大概率不是单一原因。固定500的chunk对技术手册其实挺危险的，配置步骤和前置条件经常被切到两个块里，检索命中了CUDA安装那一段，但真正讲GPU环境变量的内容飘到隔壁去了，语义自然就断。bge-large-zh本身对中文长句还行，但你喂给它的块如果本身就不完整，它再强也救不回来。我建议先别急着换模型，拿几个bad case把命中片段和原文对照一下，看是切分点踩坏了逻辑，还是query和文档用词差异太大。query改写确实有用，比如把“如何配置GPU环境”补成“GPU环境变量 配置 步骤 Linux”，但这是治标，切分策略才是治本。可以试试按标题层级切，或者用recursive character splitter配合更大的chunk，再对每个块做个摘要式embedding，检索命中率会稳不少。

你这个“相关但不精准”的描述我太有共鸣了，之前做类似项目也卡在这一步。500字一刀切其实挺容易把“配置GPU环境”和“安装CUDA”这种上下文紧挨着的内容切到不同块里，检索时反而会偏向某个局部片段。bge-large-zh本身对中文语义是够用的，但它对块内信息密度比较敏感，块太碎或者太长都会让向量表达偏掉。我建议你先别急着换模型，拿几篇PDF手动看看切出来的块，大概率能发现有些块开头结尾都是半句话。query改写确实有用，比如把“如何配置GPU环境”扩成“GPU环境配置步骤、依赖、驱动版本要求”这类，能拉回一些召回。另外可以试试按标题或段落切，再叠一层小模型做rerank，top5里精准度会明显好一些。调top_k治标不治本，检索阶段召回错了，后面怎么排都难受。