RAG部署后检索结果总是不对，是embedding模型选错了还是chunk切分有问题？

说实话你这情况我太熟了，bge和m3e在混合排版PDF上本来就容易翻车，扫描件不先OCR的话，embedding喂进去的全是乱码，召回能对才怪。建议先把文档按纯文本、表格、扫描件分开处理，表格转成markdown，扫描件走OCR，这步不做后面调啥都白搭。另外reranker真不是智商税，尤其你这种top5里混无关内容的情况，加个bge-reranker-base能把不少噪声压下去，但前提是前面清洗得差不多。还有个小技巧，chunk里如果标题和正文能分开存，检索时给标题加权，效果会明显好一截。

说实话你这情况我太熟了，光调embedding和chunk_size真解决不了根本问题。几十个PDF里带表格和扫描件，这俩简直是召回杀手，尤其扫描件不先过OCR的话，你换啥模型都白搭，检索出来的全是乱码或者空白字符。我建议你先拿3-5个典型query做一下bad case分析，看看召回的chunk到底是内容被切碎了，还是压根就是另外一份文档里的相似段落——这俩的修法完全不一样。表格的话一定要转成markdown或者结构化文本再入库，不然切分的时候数据全给你揉碎了。至于reranker，我强烈建议上，bge-reranker-base这种轻量的就够，别直接指望靠它扭转乾坤，但它能把top20里那些“看着像但语义不对”的噪声压下去不少。还有个思路，你现在这种混合文档场景，其实可以试试把不同文档类型分开建索引，报销流程和差旅标准如果有明显标题结构，走段落级召回而不是固定chunk_size，效果会好很多。

说实话你这情况我太懂了，当时我搞合同审查的RAG也这样，调了半天embedding和chunk，最后发现是PDF里表格被切得稀碎，语义根本连不上。建议你先别纠结参数，把扫描件用OCR转成文字，表格按行转成markdown或json再喂进去，清洗这一步比模型选择重要得多。reranker肯定要加，但得在文档干净之后才有效果，不然就是给垃圾排序。另外你试试把chunk_size调回800，但用父子分块，父块做召回子块给大模型，有时候能救回来不少。

扫描件乱入基本是源头问题，清洗比调参优先级高，不然reranker也救不了。

说实话你这情况我太熟了，之前我们处理扫描件PDF时也这样，后来发现是OCR质量太差导致embedding全在瞎匹配。建议先别纠结模型和切块，把文档清洗这步好好做一下，表格和扫描件混在一起检索肯定乱。另外reranker确实值得加，它能把语义匹配的精度拉高不少，尤其你这种top5里混无关内容的情况，效果会很明显。

表格扫描件这种脏数据，embedding再强也白搭，建议先做OCR和版面清洗再谈切分。

Reranker能救急但治标不治本，你文档格式杂的话，先按类型分库检索再加融合重排更靠谱。

你这情况大概率不是embedding的锅，先看下扫描件是不是OCR乱码了，表格内容没提取出来，检索自然就偏了。

感觉你这问题大概率不是embedding的锅，混合文档里表格和扫描件才是重点。建议先做个文档解析清洗，把表格转成markdown或者key-value结构，扫描件必须OCR，不然切出来的chunk本身语义就是碎的。另外你调chunk_size和overlap其实影响有限，不如试试按标题和段落结构做递归切分，而不是固定长度硬切。reranker确实能救召回，但建议先解决源头数据质量问题，不然rerank也是在垃圾堆里挑相对不垃圾的。

说实话我觉得你这情况大概率不是embedding的锅，几十个PDF里混着表格和扫描件，chunk切分时很容易把表格内容切得七零八落，导致语义直接跑偏。我之前处理合同文档时也踩过这坑，后来先按版式把表格单独抽取出来转成markdown，再对文本做切分，效果立竿见影。reranker建议直接上，尤其top5里混无关内容时，它能把相关性分数重新拉一遍，比单纯调chunk_size省心得多。你那个“报销流程”和“差旅标准”的例子，可能还涉及文档里标题层级混乱，建议先清洗下目录结构和元数据再跑一轮看看。

说实话你这症状我太熟了，多半不是embedding的锅，chunk_size调到200反而可能把表格和段落切得更碎。扫描件里的内容如果没做OCR，那模型再强也白搭，建议先拿paddleOCR把文本层抽出来再谈切分。reranker肯定要加，但别指望它救回脏数据，我这边试下来bge-large配个50%重叠度的分层切分，再把表格单独拎出来走结构化检索，效果比无脑调参强多了。你那个“报销流程”和“差旅标准”混在一起的情况，更像是文档本身就没把这两个概念分章节，清洗时得先做个主题聚类。

说实话我觉得你这个问题大概率不是embedding的锅，几十个PDF里扫描件和表格混在一起，chunk切分质量肯定很差，尤其表格内容被强行按行切碎后语义直接崩了。我之前遇到过类似情况，后来先做了文档解析，把扫描件OCR、表格转成markdown，再按标题和段落结构切，检索准确率立刻上来了。reranker肯定值得加，但建议先解决源头数据质量，不然rerank喂进去的也是垃圾。你试过把PDF按页面先转成纯文本看看原始内容长啥样吗？

这问题我太有同感了，之前做合同问答也踩过一模一样的坑。你换模型和调chunk大小其实方向没问题，但几十个PDF混着表格和扫描件，这数据源本身才是最大变量，扫描件不先OCR的话，embedding根本在拿垃圾进垃圾出。我建议你先别急着堆reranker，那玩意儿是锦上添花，不是雪中送炭，召回源头是乱的它反而会放大噪声。我当时的做法是把文档按类型拆开处理，表格用pdfplumber单独抽取，扫描件先过一道OCR，再按语义段落而不是固定字符数去切chunk，比如用markdown标题或者自然段边界。另外你提到“报销流程”召回“差旅标准”，这往往不是embedding模型选错，是query和chunk的粒度不匹配，你可以试试在切分时保留文档标题作为上下文前缀，让每个chunk自带主题锚点。最后如果还不行，再上bge-reranker，但记得用混合检索加BM25，别单靠向量。

扫描件和表格不洗直接切，神仙embedding也救不了，建议先分层抽文本再调chunk。

reranker真得加，尤其你这种混合格式文档，过滤噪声立竿见影。

说实话你这情况我太懂了，之前也栽在PDF上。扫描件那部分根本进不了向量检索，OCR不做的话你换啥模型都白搭，表格结构也会被切得稀碎。

我建议你先别纠结chunk参数，花半天把PDF按类型分流，文字版和扫描件分开处理，表格单独抽出来结构化。清洗完再测一轮，大概率top5就干净多了。

reranker确实能救急，但它是兜底不是根治，你召回的前几篇本来就烂的话，它排序再准也翻不出花来。先解决数据源头，再看要不要上重排。

看到你这个情况我太有同感了，之前我这边处理合同文档也踩过类似的坑。你说换了embedding和调了chunk_size都没用，我觉得问题八成不在模型参数上，而是文档预处理这块儿埋了雷。几十个PDF里只要有扫描件，那OCR出来的文字质量肯定参差不齐，表格内容被切碎之后语义直接断裂，这种情况下不管怎么调chunk都是白搭。建议你先别急着上reranker，那玩意儿是在召回结果上做精排，如果前面召回的候选本身已经偏了，它也只能在矮子里拔将军。我当时的做法是先把所有PDF统一跑一遍OCR，然后按文档结构（标题、段落、表格）做规则清洗，把表格单独抽出来转成markdown格式，这样再切chunk语义就连续多了。另外你提到top5里混无关内容，可以试试把召回分数阈值调高一点，宁可少返回几个，也别让那些不相关的混进来，至少看起来没那么闹心。等清洗完文档，如果效果还不够再考虑reranker，到时候用bge-reranker-base应该能再拉一把准确率。