最近在做一个基于私有知识库的问答demo,用的langchain+openai embeddings+chroma。文档是几十页的PDF转的txt,我直接按固定长度500字符切分,重叠50。结果发现很多问题:比如用户问“合同有效期”,检索出来的chunk经常是某个条款列表的中间一段,甚至把两个不同章节的内容拼在一起。我试过调大top_k,但感觉召回的内容还是不够精准。想问问大家一般怎么处理长文档的切分?是不是应该按章节结构来切?还有没有别的召回策略能改善这种语义错位的问题?
楼主
14天前
RAG检索老召回不相关片段,是不是我切分chunk的方式有问题?
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共 42 条
2楼
1天前
固定长度切分确实容易把语义割裂,尤其是条款列表这种结构化内容,中间一刀切下去,上下文就断了。我之前也踩过这个坑,后来改成按段落和标题层级来切,再用递归字符分割器,效果明显好很多。你可以试试先用正则把目录、条款编号、章节标题识别出来,作为切分锚点,而不是单纯按字符数。另外,top_k调大其实治标不治本,因为检索相关性本身就不准,不如试试混合检索,比如用BM25做关键词匹配和embedding做语义召回,然后做RRF融合排序,能缓解不少语义错位。还有个细节,PDF转txt后经常有页眉页脚和乱码,清洗干净再切分也很关键,不然chunk里混入噪音,embedding质量会大打折扣。你那个“合同有效期”的问题,可能还要考虑下是不是query本身太泛,可以试试用LLM先做query改写,拆成几个子问题分别检索再合并,这样比直接搜原始query更稳。
3楼
1天前
固定长度切分确实容易切断语义,试试按标题或段落边界切,再配合父子chunk召回。
或者用重排序模型给召回结果打分,能滤掉不少不相关的片段。