自己搭了个RAG问答系统,用的bge-large做embedding,faiss存向量,chunk大小设的512,重叠128。测试时发现一个问题:用户问“合同里违约金怎么算”,检索回来的top5里居然有三个chunk都是讲“合同变更”的,语义上看着沾边但就是不含违约金条款。我试过调低top_k、加MMR分散,甚至接了个bge-reranker重排,但答案还是不对。后来手动翻源文档,发现违约金条款其实散落在好几个不同章节里,每个chunk又都只截了一半。想请教下各位,这种跨章节信息是不是只能做父子chunk或者加摘要索引?还是说我的切分策略本身就不适合长文档?另外有没有比较实用的chunk大小调参经验,感觉网上说法太玄学了。
RAG检索老召回无关文本,重排也救不回来,是chunk切法问题吗?
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共 5 条父子chunk确实能救,但你这512切法对跨章节本来就吃亏,建议先试试按章节语义边界切。
我当初也踩过这坑,后来干脆给每个大章节单独建摘要索引,召回准了不少。
父子chunk确实能救这种问题,但你这512的块对跨章节本来就不友好,试试按语义段落切吧。
我之前也踩过这坑,后来改成按标题层级切+父chunk召回,效果立竿见影。
父子chunk是正解,但更建议先试试按章节语义边界切,别死守512这个数。
这问题我也踩过坑,根源确实不在chunk大小,而是文档结构天然把语义割裂了。父子chunk值得试,父块用section甚至整章,子块保持细粒度,召回时用子块匹配但把父块喂给LLM,上下文就完整了。另外建议对“条款类”文档做个标题摘要索引,比单纯调重叠窗口管用得多。顺便说一句,你那个512+128的配置在长文档上其实偏笨重,可以试试按语义段落动态切,而不是死守固定token。
说实话你这个情况我太熟了,bge-large对长文本的语义切分其实挺粗的,512的chunk在跨章节场景下就是硬伤。我之前做法律合同问答也踩过这坑,违约金这种条款经常散在定义、违约责任、争议解决好几个地方,单靠向量相似度根本拼不齐上下文。你提到的父子chunk我试过,确实能救一部分,但别指望它解决所有问题,因为父chunk如果太大,召回时噪音反而更多,重排压力也没小多少。我后来是这么干的:先按章节标题和条款编号做结构化切分,把同一主题的碎片合并成一个逻辑块,再在这个块内部做小chunk(大概256),这样既能保住语义完整,又能让检索命中具体段落。另外你那个重叠128我觉得不够,长文档里信息密度不均匀,重叠设到200甚至256会更稳,代价就是存储和检索慢一点。还有个取巧的办法,就是给每个chunk手动打几个标签,比如“违约金-计算方式”“违约金-免责”,检索时用query里的关键词去过滤一遍,能直接砍掉一半不相干结果。你现在的核心问题不是chunk大小,而是文档本身的层级结构没被利用起来,建议先按合同章节建个目录索引,再决定怎么切。最后想问下你用的faiss是IVF还是HNSW?如果数据量不大,HNSW的参数调优可能比改chunk更见效。