RAG检索老召回无关片段，是切块粒度问题还是embedding模型选错了？

说实话我觉得你这问题大概率不是embedding的锅，bge-large-zh在中文检索上已经够能打了，换3-small未必有质变。你想想看，512字固定切块对Markdown文档来说太粗暴了，一个章节可能就两三百字，你硬切成两块，语义就被拦腰截断，检索的时候query配环境变量匹配到的可能是后半段讲默认值的碎片，这跟模型选啥关系真不大。我建议先做结构感知切块，按标题层级把每个章节当成独立块，如果章节超长再按段落或句子边界二次切，这样每个块内部主题更纯。至于重叠率，128字对512的块来说有点低了，尤其长文档里关键词分布散，建议至少256，或者干脆不用固定窗口，用递归切块按分隔符走。另外top_k=5对50万token的库可能不够聚焦，先提到10看看，但重点还是切块粒度，你先重构这一层再谈换模型。还有个小坑，bge-large-zh对长文本做embedding时，如果块超过512token会截断，你算过实际token数没？这个很容易被忽略。

环境变量这种高频词，建议先按标题抽成章节块再召回，比无脑切512靠谱得多。

重叠率不是关键，bge-large跑这种技术文档够用，问题八成出在切块太机械。

你这情况大概率是切块粒度问题，512字对技术文档太粗了，先试试按标题和章节切块，embedding换不换倒不急。