RAG落地半年，检索效果还是不稳，求老哥分享调优经验

我之前也踩过类似的坑，bge-m3在长文本上确实不够稳。后来我把chunk降到256，重叠提到64，top_k调到8，效果反而好了不少，你可以试试。另外建议看看是不是query和文档的语言风格差异太大，有时候加个query改写会管用。Milvus那边的索引参数也值得调，比如HNSW的M和efConstruction，默认值不一定适合你的数据分布。

我这边rag也踩过类似的坑，bge-m3对长文本的语义切分其实挺敏感的，512字符可能太碎了，试过调到800-1000之后检索稳定性好了不少。另外top_k=5对内部知识库这种专业场景经常不够，建议先跑几轮测试看下召回率曲线，把阈值调到10-15再让重排模型去筛。还有个细节，Milvus的索引参数和查询时的ef值也很影响效果，你那边是用的HNSW还是别的？

试试把chunk调到256+64重叠，bge-m3对长文本切分敏感，效果可能立竿见影。

这配置看着挺标准的，但bge-m3对长文本的语义捕捉其实有点吃chunk质量，512字符可能偏长，尤其知识库里有表格或代码的话直接拆碎。建议先看下召回结果里是不是经常混进不相关片段，是的话试试把chunk缩到300左右，重叠降到64，top_k提到8。另外Milvus的索引参数里HNSW的M和efConstruction对召回影响很大，默认值不一定适合你这种数据分布。

试过chunk降到300+重叠64，top_k提到8，效果会稳一些，你试试看。

调了这么久还在纠结检索，建议先把粗排和精排分开搞，别一个向量打天下。