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？

分块前先做版面分析挺关键的，表格和段落混在一起，光靠切字数肯定乱套。
rerank是真有用，别省那点延迟，直接上bge-reranker试试。

说实话你这个问题我踩过一模一样的坑，换模型调chunk size都是治标不治本。核心在于你那堆PDF里表格和长段落混排，直接按字符切会把表格拆碎，语义自然就丢了。建议先按标题或段落边界做结构解析，至少把表格单独抽出来切块，再考虑用父子chunk或者加个小标题索引。rerank我试过bge-reranker，对这类场景提升还挺明显的，尤其能过滤掉那些字面匹配但语义无关的干扰项，但别指望它解决分块问题，先把输入结构搞干净再说。

说实话你这问题我太熟了，之前做合同审查也栽在这上面。混合文档里表格和长段落混着，光调chunk_size真没啥用，建议先按文档结构拆，比如用版面分析或者标题层级切，表格单独处理。rerank我这边实测提升挺明显的，尤其召回top20再精排到5，比单纯换embedding模型管用。你可以先试试把检索结果拉多些，让rerank去挑，直接砍到3-5个，效果会稳不少。

我之前也踩过这个坑，chunk_size调小反而更容易把“报销流程”和“差旅标准”切碎混在一起，检索时语义边界全丢了。混合内容建议先按标题或段落做结构切分，表格单独处理，别硬塞进纯文本chunk。rerank确实有用，尤其top20里排前5的准确率提升挺明显，但它救不了源头分块烂的问题。你可以先拿十几条bad case看看召回的chunk到底长啥样，比盲目调参快多了。

分块确实是关键，PDF里表格和长段落混着，直接按固定字数切很容易把语义切碎。可以试试按文档结构走，标题、段落、表格分开处理，表格单独转成文本再嵌入。另外rerank提升挺明显的，尤其是召回top20再精排到top5，能过滤掉不少“差旅标准”这种字面像但意图偏的chunk。你现在的召回数量是多少？如果只召回top3再rerank其实空间不大。

表格和长段落混排的文档，固定chunk_size切确实容易把语义切碎，报销和差旅标准经常在同一段里挨着，切完就混了。建议先按标题层级或表格边界做结构感知分块，表格单独走一套解析逻辑，别硬塞进文本流。rerank提升挺明显的，尤其你这种容易召回相近主题的场景，bge-reranker加一层能压掉不少干扰项，但前提是召回池里得有对的东西，分块没做好rerank也救不回来。

先做结构识别再分块确实更靠谱，表格和段落混着切很容易把语义切碎。rerank提升挺明显的，建议加上试试。

表格和长段落混着的话，粗暴按字数切确实容易把语义切碎，报销和差旅这种词向量本身就接近，召回混很正常。我之前也踩过这个坑，后来先做一轮版面/结构解析再按语义块切，效果提升挺明显的。rerank真不是玄学，尤其你这种容易混淆的场景，能拉回不少相关性，但前提是候选里有对的东西。可以先把召回top20拉出来人工看几条，确认是召回问题还是排序问题，再决定要不要上rerank。

表格和长段落混排的文档，光靠调chunk_size确实治标不治本。我之前也踩过这个坑，后来用unstructured先做版面分析，把表格单独抽出来转成结构化文本，正文按标题层级切，召回准确率明显好转。rerank提升挺大的，尤其是你这种语义相近但意图不同的场景，bge-reranker加上去能压掉不少“差旅标准”这种干扰项。不过前提是召回阶段得先把正确chunk捞进候选池，不然重排也救不回来。

你这个情况我太熟了，之前做合同问答也踩过一模一样的坑。报销流程和差旅标准被混召回，大概率不是embedding的问题，而是chunk里本身就混着这两类内容，向量再强也分不开。PDF和Word里表格、标题、正文混排，你直接按字数切，等于把语义单元打碎了，bge再大也救不回来。建议先做结构识别，按标题层级和表格边界切，表格最好单独序列化成文本再入索引。另外chunk_size调到200其实有点小了，容易丢上下文，可以试试300到500配合overlap。rerank确实有用，但它是锦上添花，前提是召回池里得有对的候选，你现在的瓶颈更可能在切分。可以先把召回top20打出来人工看几条，基本就能定位到底是切分还是排序的锅。

你这情况我太熟了，混合文档直接按固定字数切确实容易把语义切碎，表格和正文混在一起时尤其灾难。我之前也踩过这个坑，后来改成先按文档结构走，标题、段落、表格各自单独处理，表格最好转成markdown或者带表头描述的文本再入库，效果提升很明显。你问“报销流程”召回“差旅标准”，很可能是这两个主题在原文里离得近，chunk切分时被裹进同一块了，检索时语义向量区分度不够。换bge-large提升有限很正常，embedding模型不是万能药，源头分块烂的话后面怎么调都白搭。rerank确实有用，但别指望它救场，它更像精排，能把top20里真正相关的往前顶，可如果召回阶段压根没捞到正确chunk，rerank也无力回天。建议你先做个小实验，把同一批query在不同分块策略下的召回结果人工标注一下，看看到底是分块问题还是检索问题，别盲目调参。另外可以试试加个metadata过滤，比如按文档类型或章节先缩小范围，对混合文档场景挺管用的。

表格和长段落混排的PDF，直接按固定长度切确实容易把语义切碎，报销和差旅标准被混在一起太正常了。建议先做版面分析，把表格、标题、正文分开处理，表格单独转成结构化文本再入库，别硬切。rerank提升挺明显的，尤其是你这种相似主题扎堆的场景，粗排多召回一些再精排，能把“差旅标准”压下去。另外chunk_size不是越小越好，200可能丢上下文，配合overlap再调调看。