RAG系统检索质量一直上不去，是不是我向量化和分块策略有问题？

说实话你这个情况我太熟了，之前做合同审查的RAG也卡在召回上。我建议你先别急着调参数，把文档结构拆解这块优先级提高——PDF表格和长段落混着，用固定chunk_size就是会乱套，哪怕调到200也还是会切断语义。可以试试先把文档转成HTML或者markdown，用标题、表格、列表这些标签做边界，再按结构块去切分，这样“报销流程”和“差旅标准”至少能分开存放。另外你说的rerank，我自己的体验是提升非常明显，尤其当top-k拉到20以上的时候，重排序能把真正相关的chunk顶到前面，我用的bge-reranker-base，效果比换大号embedding模型更立竿见影。还有个小坑，FAISS的相似度度量方式如果没跟embedding匹配好，比如bge系列用cosine但默认用了L2，也会导致召回飘。你还是先花半天把文档解析这块做扎实，再上rerank，大概率就能稳住。

说实话你这个情况我太熟了，之前做合同审查问答也栽在混合文档上。分块前真得先做下版面分析，至少把表格单独抽出来，要么转成markdown表格要么按行拆成key-value，不然语义全被切碎了。rerank别指望是银弹，但确实能把top20里的相关chunk往前捞，配合cross-encoder效果比换embedding模型明显。另外你可以试试把chunk_size调回500但overlap设大点，200太小反而容易截断语义。

分块前不先做版面分析的话，后面调参基本就是碰运气。我试过用unstructured或者layoutparser把表格和段落拆开再单独处理，召回率明显稳了。rerank不是万能的，但至少能把top20里真正相关的捞上来，建议先上bge-reranker，比换embedding模型性价比高多了。不过你这情况，我赌八成是分块把表格内容切碎了，先检查这步吧。

表格和长段落混着，光靠改chunk_size没用，先按文档结构拆再分块吧，效果会立竿见影。

rerank绝对值得加，我试过不加就是召回一堆噪音，加了之后相关度直接上一个档次。

说实话你这个情况我太熟了，之前做合同审查的RAG也卡在召回这关。分块策略确实不能一刀切，尤其PDF里表格和长段落混排的时候，按固定字符切很容易把表格的行列拆散，或者把段落语义拦腰截断，我后来是先用规则把文档按标题层级和表格边框识别出来，表格单独作为一个chunk，段落按语义完整性切，效果立马不一样了。rerank我觉得不是锦上添花，是雪中送炭，尤其当你的embedding模型对长文本区分度不够的时候，重排能直接把top50里的相关文档捞回前5，我用的bge-reranker-base，推理成本不高但提升很明显。另外你问“报销流程”召回“差旅标准”，这种大概率是embedding本身没学到领域内的术语关联，可以考虑在切分前做一下关键词扩展，或者用LLM把用户query拆成多个子查询再分别检索。还有个坑是FAISS的相似度度量，如果文档向量没做归一化，内积和余弦距离结果差很多，建议统一用余弦相似度再调一下阈值。你先试试结构感知分块加rerank，我赌能把你的命中率拉高一倍。

先做版面结构解析再分块，表格和正文分开处理，效果会立竿见影。rerank确实管用，但别指望它能救回错误分块。

结构识别这个方向我觉得你抓对了，表格和长段落混着的时候，无脑按字数切分肯定会把语义切碎。可以试试先按标题或段落边界做粗分，再把表格单独提取成更小的chunk，这样相关性会稳很多。rerank我个人体验是提升挺明显的，尤其当topk拉到10以上时，它能把真正相关的排到前面，但前提是召回里得有对的，不然rerank也救不回来。另外你换bge-large之后检索变好了还是变差了？这个信息挺关键的。

说实话你提到的点我都踩过，bge-large对长文本的语义区分其实没那么细，核心问题大概率出在分块没对齐文档结构上。企业文档里表格和段落混排时，无脑按字数切很容易把“报销流程”的标题和正文拆到两个chunk里，建议先用文档解析器把标题层级和表格识别出来，按语义块切。rerank我建议你直接上，尤其当你召回top20再精排，效果比单纯调embedding明显得多，但注意别用太重的模型，不然延迟扛不住。另外你问“差旅标准”和“报销流程”混淆，可能是这两个主题在原文里本来就挨得近，试试把chunk加一点overlap，或者用parent-document-retriever，先召回小段再映射回大段，能救回来不少。

分块前先做版面分析真挺关键的，表格和正文混着切确实容易乱，我试过Layout识别后召回稳多了。

分块确实是个大坑，尤其你这种表格和长段混排的，直接按字符切很容易把语义割裂开。我之前处理类似文档是先做版面分析，把表格和段落分开存，再各自设置不同的chunk大小，效果比统一切好很多。rerank我个人觉得提升挺明显的，特别是你这种召回一堆相关但不精准的情况，加个bge-reranker能过滤掉不少噪声，不过得注意别让重排序模型也过拟合在特定表达上。另外你问“报销流程”召回“差旅标准”，也可能是query里“流程”这个词在向量空间里被淡化了，试试用HyDE或query改写把意图扩一下？

说实话你这个情况我太熟了，光调向量模型和chunk_size真的治标不治本。企业文档里表格和长段落混着，结构识别那步必须得做，不然语义天然就乱。rerank我建议你直接上，对长文档召回提升挺明显的，尤其你这种场景，用bge-reranker比单纯换embedding划算多了。另外你可以试试先按标题和表格边界做语义切块，再对每个块做摘要索引，这样检索时能更准一点。

重排序确实能救不少，但分块前先做结构识别更关键，表格和段落混着不拆开，换啥模型都白搭。

先做版面结构识别再分块，表格和正文分开处理，效果会立竿见影。rerank必上，提升比换embedding明显多了。

分块前先做结构识别绝对值得试，尤其你这种表格和长段混排的，按标题、表格边界切会比固定窗口靠谱得多。rerank我个人觉得提升挺明显的，但前提是召回集里得有正确结果，不然重排也救不回来。另外建议你看看是不是query本身太泛了，“报销流程”这种问题可能得先做意图拆解或者加些关键词扩展。

分块确实是个大坑，尤其你这种表格和长段混排的，直接按字符切很容易把语义切碎。建议先试试用unstructured或者layout识别把文档按标题和表格边界切成语义块，再配合父子分块（父块送检索、子块送生成）能稳不少。另外rerank我个人觉得提升挺明显的，尤其你换了bge-large还是乱召回的话，问题可能不在向量化而在排序，加个bge-reranker或者cohere rerank试试，成本不高但效果立竿见影。

说实话你这个问题我也踩过坑，混合文档真不能光靠固定chunk_size切。建议先按标题、表格边界做结构感知分块，表格单独提取成结构化数据再向量化，不然表格内容被拦腰切断必然乱召回。

重排序我体感提升挺大的，尤其top20里捞top5，比单纯换embedding模型见效快。不过得看你的检索量级，几千条的话用bge-reranker-base就够，别一上来上大模型。

另外你问“报销流程”召回“差旅标准”，会不会是向量化时关键词权重被稀释了？可以试试给标题和首段加权，或者用HyDE先生成个假设性问题再检索，有时候比调分块参数管用。