向量数据库召回率一直上不去，是不是我预处理的方式有问题？

500条测试集是不是有点少？分块策略和query改写也得看看，不全是预处理的问题。

你预处理具体做了啥？切块大小和重叠策略对召回影响挺大的，500条测试集如果标注粒度跟切块粒度对不上，68%其实不算离谱。bge-large-zh本身没问题，但要不要试试加个query指令前缀，中文检索任务上有时能涨几个点。另外Pinecone的metric选cosine还是dot也要确认下，跟模型训练目标对齐才行。

68%的top-20其实不算特别离谱，但确实还有不少提升空间。你们预处理具体是怎么做的？分块大小和重叠策略对召回影响挺大的，bge-large-zh对512 token左右的分块比较友好，如果切得太碎或者太长，embedding质量会明显下降。另外测试集500条手动标注，标注粒度是不是和检索粒度对齐了？有时候召回低不是模型的问题，是标注的“相关”定义太严格。Pinecone那边可以看看是不是用了cosine但没归一化，bge系列一般建议归一化后再索引。还有个容易被忽略的点，查询侧有没有加instruction，bge-large-zh在检索任务上不加前缀和加前缀差距能有好几个点。你现在的68%是在什么查询构造方式下测的？如果query就是原始问题，可以试试用LLM先做一次query改写或者HyDE，通常能拉回来不少。

你这个68%其实不算离谱，但确实还有空间。预处理方面可以先查下chunk切得是不是太碎了，bge-large-zh对512 token以上的段落效果会掉，另外有没有加query指令前缀也很关键。我建议你先别急着换模型，拿50条bad case出来看看是召回不到还是排序靠后，这两种问题的解法完全不一样。Pinecone那边也确认下metric选的是cosine还是dotproduct，跟模型训练时的设定对不上的话分数会很难看。

68%也不算崩吧，我觉得得先搞清楚你预处理时chunk怎么切的。bge-large-zh对长文本其实挺敏感的，段落切太碎或者太长都会掉召回，你可以试试512token左右带点overlap。另外bge有个官方推荐的query instruction前缀，查询侧不加的话相似度会明显偏低，这个坑很多人踩过。top-20才68%确实有提升空间，但先别急着换库，把切分和查询侧指令对齐了再看数据。

你这个68%其实不算差了，但确实还有空间。我比较怀疑的是你的chunk切分策略，bge-large-zh对段落边界挺敏感的，如果切得太碎或者一句话被截断，向量语义会偏。你可以试试按语义分段，chunk之间留点overlap，再配合query改写或者加个rerank，召回率能提不少。另外top-20这个数本身也偏小，如果下游有rerank阶段，先把top-50拉进来再筛，整体效果会好很多。

500条测试集top-20召回68%，这个数字其实不算太离谱，关键得看你的chunk切法。我踩过类似的坑，之前把段落切得太碎，单个chunk语义不完整，embedding再强也白搭。bge-large-zh对长文本其实挺友好的，你可以试试把chunk调到300-500字，再带点重叠。另外Pinecone的metric选cosine还是dotproduct也影响不小，bge系列一般配cosine更稳。