RAG检索老召回一堆无关片段，chunk切分到底该按啥来？

操作流程类的文档真不太适合纯按固定长度切，你试试按语义块或者直接按段落切，bge-m3本身对长文本也有一定容忍度，256和512其实都可能把“报销流程”里的前置条件、审批节点、后续动作给拆散了。我做过类似的采购流程问答，后来改成先用规则识别文档里的标题层级（比如“一、二、三”或者“步骤1、步骤2”），把每个完整流程节点作为一个chunk，召回率提升挺明显的。重排模型对这种情况帮助确实有，但前提是检索回来的片段本身要相对完整，不然重排也只是在残缺的碎片里挑相对不残缺的，效果有限。你可以试试先做一下简单的文档结构解析，比如用正则或者LLM提取标题和段落归属，再决定每个chunk的边界，会比盲目调chunk size和overlap高效得多。另外重叠设50有点小，如果按段落切的话，段落之间如果有关联词（比如“上述步骤”），建议把上一个段落的结尾和下一个段落的开头各带上一部分，或者直接按小节切，别让流程断在半路。我之前还试过把每个标题下的内容单独作为一个chunk，然后给chunk加上标题前缀（比如“报销流程-提交申请”），这样embedding能更好区分不同流程的上下文。你那个“合同审批”和“报销流程”容易混，大概率是它们共享了相似的动词和名词结构（比如“审批”“提交”“部门”），重排模型如果训练数据里对这种细粒度区分不敏感，也可能拉不开差距，所以还是得先从切分源头解决。

操作流程类文档真别按固定长度硬切，我之前也踩过这坑，后来改成先识别标题层级，把每个步骤和它的说明尽量包在同一个块里，召回准了不少。重排模型对这种情况帮助挺大的，尤其你这种“沾边但不对”的噪声多，rerank能把真正讲流程的段落顶上去。另外重叠设50可能不够，流程文档里步骤之间经常有承上启下的句子，试试128的重叠，或者干脆按语义完整句来切。

我之前也踩过这个坑，bge-m3对长文本的语义捕捉其实挺吃结构的，固定长度切很容易把“流程步骤”拦腰截断。建议你先做标题层级识别，按章节或者步骤块切，比如“报销流程”这个二级标题下的内容作为一个chunk，比纯按字数靠谱得多。重排模型（比如bge-reranker）对这种情况帮助很大，它能把那些“沾边但不对”的段落压下去，我实测top5准确率能提30%以上。另外重叠50对流程类文档可能不够，试着把重叠提到100-150，保证步骤间的上下文连贯性，你可以先拿几个典型问题做个A/B测试看看。

强烈建议先做标题层级识别再切，流程类文档按段落切真不如按语义块切，重排模型对这类问题帮助有限。

我之前也踩过这个坑，操作流程类文档固定长度切确实容易把步骤拦腰截断。后来改成按段落切，再配合标题层级识别，效果会好很多，至少能保住“报销申请→审批→打款”这个完整链路。重排模型对这类场景帮助挺大的，尤其bge-m3的分数不太能直接反映语义相关性，加个bge-reranker能把真正讲步骤的段落顶上去。另外建议你试试在切分时把二级标题也塞进chunk里，系统能更容易判断当前内容属于哪个流程环节。