RAG用本地embedding模型，chunk大小和召回效果怎么平衡？

我之前也卡在这块，后来试了按章节标题或段落语义做切分，比固定窗口好不少，中文长文本至少不会把责任主体拆散。512和256其实可以混用，比如粗切512再按句子边界二次分割，召回和精度都能兼顾。重排序模型确实能救场，bge-reranker-base在CPU上跑会有点慢，但配合faiss先粗召回再rerank，延迟也就多几十毫秒，本地部署完全能接受。

可以试试按标题或段落结构切，或者重叠窗口保留上下文，重排序模型对CPU压力不小但效果提升明显。

我之前也卡在这块挺久的，bge-m3配256切分确实容易把语义拦腰截断，后来试了按章节标题和段落做结构感知切分，比纯按字数靠谱很多，比如你说的合同违约责任，先按条款切，再把每个条款里的甲乙双方描述拼在一起，漏关键内容的情况少了不少。重排序模型我倒是上了，bge-reranker-base在CPU上跑大概每个query多花几十毫秒，本地部署压力还行，但如果你文档量特别大，建议先粗召回top50再rerank，不然延迟会明显。还有个土办法，就是做重叠切分，比如512长度带128的重叠，既能保留上下文，又能减少边界断裂，不过索引体积会涨一些。你现在的faiss是用余弦距离还是内积？我后来发现bge-m3的向量归一化之后，内积和余弦效果差不多，但内积检索快一点，也许对噪音问题有帮助。最后想问下，你试过把chunk大小按文档类型动态调吗，比如法律文书用更小粒度，技术文档用大块，我最近在往这个方向试，感觉比固定值灵活。

重排序模型对本地部署压力不大，bge-reranker-base才几百MB，你这种情况直接上重排序比调chunk省事多了。

重排序基本是必上的，bge-reranker-base也就几百MB，本地跑完全没压力，chunk大小反而可以放宽点。

试过按章节标题+段落切分，配合滑动窗口重叠，比固定大小强不少，重排序还是得加，bge-reranker-base跑CPU也就几十毫秒。

我之前也遇到过这个坑，512确实噪音大，256又容易漏，后来我干脆用滑动窗口+标题分段，先按markdown结构切开再按长度合并，语义断的情况好很多。重排序不是必须但提升明显，bge-reranker-base在CPU上跑大概几百毫秒一条，如果并发不高压力能接受，建议先加个简单的rerank试试效果再决定要不要换更小的模型。另外可以试试把chunk设成384，配合10%-20%的overlap，对中文长文本的连续性有帮助，你可以对比下召回率变化。