RAG项目上线后效果还行，但用户总说“答非所问”，怎么排查？

这问题我太有同感了，RAG上线前单测和真实用户场景完全是两码事。你描述的现象很典型，召回有货但生成没用上，大概率是chunk切得太碎导致上下文语义断裂，模型拿到的是孤立片段，拼不出完整逻辑。我建议先别急着换rerank，把chunk_size调大到500-800，overlap设个50-100试试，很多“答非所问”其实是关键信息被切在边界上了。另外prompt里可以强制要求模型“只基于给定文档回答，如果文档不包含答案就明确说不知道”，这样能避免它强行脑补。还有个小技巧，把用户query做个改写，比如把“怎么报销”扩写成“公司报销流程和所需材料”，匹配度会显著提升。如果调完还不行，再考虑在生成前加一个基于关键词的硬过滤，把明显不相关的召回段直接丢掉。最后建议你拉一下那些报错的case，对比一下是知识库本身缺内容，还是检索排序有问题，这个能帮你定位是数据层还是策略层的问题。

这问题太典型了，我上个月刚踩完同一个坑。你单测是拿着问题去匹配文档，但真实用户提问的表述往往带口语和背景信息，召回Top5看着相关，其实语义重心已经偏了。我当时的排查顺序是：先不看生成，把召回的chunk逐条拿出来，模拟一遍LLM的输入，结果发现上下文窗口里塞了太多无关片段，真正的答案被挤到中间位置，模型注意力自然就飘了。后来我把chunk size从500砍到300，并且强制在prompt里加了一条“如果文档内容与问题无直接关联，请明确回答未知”，效果立竿见影。不过你这情况也可能出在rerank上，Milvus的向量检索本身对长尾词不敏感，建议先加一个轻量级cross-encoder做二次排序，别急着换大模型。还有个土办法——把用户的原始问题改写一遍再检索，比如“怎么报销”改成“报销流程步骤及所需材料”，召回质量会明显提升。最后提醒下，别忽略对话历史的拼接，如果前面聊了请假，后面问报销，上下文污染也会导致答非所问。建议你在日志里把每次生成时的完整prompt dump出来，对比badcase找共性，比瞎调参数快得多。

先查查是不是chunk切太碎把上下文搞丢了，我调大点加个rerank立马见效。

之前跑过一个类似的项目，最后发现是chunk切太碎导致上下文被截断了，相关性排序没问题但生成时信息不全。你可以先试试把top-k调小一点，比如只留top-3，强制模型聚焦最相关的段落。另外prompt里明确告诉模型“只根据给定内容回答，不要发散”，比换rerank见效快。要是还不行，看看是不是Embedding模型对内部术语不敏感，换个领域微调过的试试。

这问题太典型了，我上线那会儿也踩过。Top-5召回有货但生成不用，大概率是chunk切太碎导致上下文丢了，比如报销和请假流程写在同一段里被切断。先试试把chunk调大到300-500字，或者加个滑动窗口重叠，看生成有没有改善。另外你prompt里得明确告诉模型“优先基于检索到的内容回答，如果内容不相关就说不知道”，不然模型容易自己脑补。要是还不行，再考虑rerank，但别一上来就换模型，成本高。

先查prompt里有没有强制让模型只依赖检索片段，很多情况是模型自己脑补了没召回的内容。

优先看Top-5里相关文档的排序位置，位置太后生成模型容易忽略，直接上rerank比调chunk见效快。

我之前也踩过这个坑，Top-5相关但生成没用上，多半是chunk粒度太大，把关键信息稀释了，试试把chunk调小到200-300字，同时让检索返回的上下文带点标题或元信息。另外，prompt里得明确告诉模型“优先使用文档原话”，不然它容易自由发挥。Rerank可以先不急，你先把召回结果打印出来看看，是不是相关文档排在后面但分数差距不大，如果这样，直接改检索相似度阈值可能更直接。

遇到过类似的，排查下来大概率不是chunk和rerank的锅，先看看你prompt里有没有明确要求“只能基于检索内容回答”，有时候模型会自己脑补。另外建议把Top-5的得分打印出来，如果相关文档分数普遍偏低，那可能是embedding和你的业务术语不匹配，换个微调过的模型试试。还有个坑是Milvus的检索参数，比如nprobe调太小会漏召回，但你这个看起来有相关文档，所以更可能是生成阶段被无关上下文干扰了，试试把Top-5改成Top-3，减少噪音。

我之前也踩过类似的坑，单测用的query都比较“标准”，但真实用户问法很口语化，召回Top5看着相关，其实语义重心偏了。建议先别急着动chunk或rerank，把用户问的那句话直接丢进embedding模型里看跟哪段文档最像，大概率会发现向量检索本身就没抓住核心意图。另外可以试下在prompt里明确要求“只基于提供的上下文回答，如果上下文不包含答案就直说不知道”，能过滤掉很多强行生成的情况。如果改完还不行，再考虑在召回后加个简单的规则过滤或者换rerank，但我觉得前两步更可能见效。

我之前也踩过类似的坑，多半是召回和生成之间的“知识缝隙”问题。你可以先试试把chunk size调小一点，比如从500降到200，看生成是不是更聚焦；另外prompt里明确要求“只基于给定上下文回答”，能压住模型瞎发挥。至于rerank，先别急着换，用现成的bge-reranker-base跑一下对比，如果Top-1命中率明显提升，再考虑上生产。还有个土办法，把用户query和召回文档的相似度分数打印出来，低于0.3的干脆不放给LLM，能砍掉一半“答非所问”。