RAG上线后效果还不如直接调大模型，是我的检索环节废了吗？

说实话你这情况我太熟了，之前做合同审查也栽在检索上，但后来发现真不全是切分的锅。bge-large-zh的向量本身对长文档语义压缩就有限，512字符对表格和图片密集的内容来说基本等于硬拆，你召回看着准大概率是top5里有几段能对上关键词，但真正能支撑回答的细节早就被切散了。重排序确实能救一部分，尤其bge-reranker对“相关但不够精确”的段落打击挺狠，能帮你把低分噪音压掉，但前提是你得先把top20甚至top50的召回量提上来再重排，不然rerank只是在矮子里拔将军。另外拼接方式我建议别一股脑塞system prompt，可以试试把检索结果拆成“直接引用原文”和“基于原文推断”两部分，让模型明确知道哪些是事实依据哪些需要自己组织语言，不然它容易把碎片信息脑补成完整的答案。表格和图片这块，要么单独抽出来做结构化文本再单独索引，要么干脆对这些块用更大的窗口比如1024字符配合标题层级切分，不然语义连续性很难保证。最后你可以先做个对比实验，只喂一条最相关的段落让大模型回答，看它是不是还瞎编，如果还编那可能不是检索的问题是模型指令遵循能力不够，考虑换个更强的底座比如Qwen-72B或者加few-shot示例。

说实话你这情况我太熟了，刚上RAG那会儿我也被检索坑过。top5看着准没用，低分块混进去对模型的干扰比没检索还大，建议先加个score阈值卡到0.4以上试试。重排序肯定要上，bge-reranker对表格碎片效果挺明显的，但别指望它能救回切烂的表格——那种结构化内容最好单独走CSV或Markdown解析，512字符切分对表格就是灾难。另外Qwen对长上下文里夹带噪声很敏感，试试把检索结果压缩成要点式摘要再塞prompt，比整段丢进去靠谱。

重排序只能兜底，切分策略才是根子，表格图片得单独走OCR加结构化提取。

检索top5看着准不代表真准，先上reranker把干扰项压下去，再砍掉低分块试试，效果应该立竿见影。

表格图片多的文档，切分策略确实得推翻，建议按版面结构抽成markdown再切，否则语义碎了谁接都白搭。

重排序必须加，但你这切分策略也够呛，表格图片多的文档得按结构分段才行。

换bge-reranker试试，同时把512改成按语义切，低分过滤阈值也调一下，应该能救回来不少。

reranker真能救，但你这切法带表格图片确实得重搞，试试按段落结构切。

低分块过滤必须加，不然噪声全塞给模型，reranker治标不治本。