RAG部署后回答总是漏关键信息，是检索问题还是生成问题？

这个问题我最近也踩过类似的坑，感觉大概率不是单纯rerank或指令遵循的问题，而是链路里每个环节都在“丢信息”。你试了top_k和chunk_size，但漏的是预算那部分细节，很可能是因为bge-large对数值和表格语义的编码不够敏感，跨章节时检索出的chunk相关性排序未必把关键数字排前面。我建议你先别急着调生成侧，把检索结果直接打印出来看看，前5个chunk里到底有没有预算数据——我遇到过好几次，其实chunk里是有的，但被长文本里其他内容稀释了，LLM在生成时注意力分配不过来。这种情况下，与其拼top_k，不如试试把chunk再切细一点，或者用父子chunk结构，让父chunk保留上下文，子chunk精确命中数值。另外，Qwen2.5-7B对“对比”这类指令理解还行，但如果你没在prompt里显式要求“必须列出所有数值项”，它确实会默认挑重点说。我自己的调优顺序是：先看检索召回率，再调prompt强制输出格式，最后才考虑加rerank或者换更大的模型。你也可以试试给每个chunk加一个简短的摘要元数据，检索时用摘要排序，生成时用原文，这样能把关键信息顶到前面。

这问题我上周刚踩过，八成是rerank没做。bge-large出来的向量直接进Milvus，top_k再大也是按相似度硬切，跨章节信息被拆散后，生成时注意力全被前面内容带跑了。建议先加个bge-reranker，把召回的chunk重排一下，再不行就试试给Qwen的system prompt里加一句“必须覆盖所有数值细节”，指令遵循会明显变好。调优顺序我一般是先rerank，再动chunk，最后才考虑换模型，你那个top_k调到5反而可能引入噪声。

先查rerank吧，bge-large对长文本排序容易漏细节，我调了重排阈值后明显稳了。