RAG召回效果差，是不是我分块方式有问题？求大佬指点

试试父子分块吧，小片段召回再映射到父段落送LLM，能解决切碎问题。另外rerank真得加，topk直接进效果差挺多的。

建议先试语义切分加父子分块，召回后加个rerank，top-k直接送肯定影响效果。

召回差还真不一定全怪分块，你这种混合格式文档我建议先按标题层级递归切，至少能保住语义边界。另外bge-large对长文本本身就不太友好，500字可能已经稀释掉关键信息了，试试压到300左右？还有rerank强烈建议加，top-k直接进LLM太容易跑偏，随便用个bge-reranker-base都能提升不少。你那个“重置密码”被召回权限配置的案例，大概率是向量相似度被泛化主题带偏了，切分粒度细一点会好很多。

bge-large-zh对长段落其实不太友好，500字固定切确实容易把语义割裂，我之前也踩过这坑。建议先按标题或markdown结构做第一层切分，再对超长段落用递归字符分割兜底，overlap可以提到80试试。另外rerank强烈建议加，尤其你这种混合格式文档，top-k直接送LLM太容易跑偏，用bge-reranker-base跑一遍，精度提升会很明显。

固定500字确实容易把无关内容焊死在一起，尤其是操作手册里“重置密码”和“权限配置”经常在相邻段落出现，overlap又只有50，语义连贯性根本接不上。我之前处理类似文档时试过按Markdown标题或PDF书签层级递归切，先粗切到二级标题，再对超长段落做滑动窗口，这样至少能保证每个chunk内部主题相对统一。

不过你提到有些段落特别长，我建议可以结合文档结构动态调整chunk_size，比如标题短的段落用500，标题下内容多的段落放宽到800甚至1000，只要别超embedding模型的max tokens就行。另外，bge-large-zh对中文长文本的语义捕捉其实挺吃上下文完整度的，硬切碎的片段就算召回对了，LLM也容易断章取义。

至于rerank，我觉得你目前top-k直接送LLM确实是个隐患。faiss这种向量检索初筛后，前面几篇可能只是词面相似，实际意图匹配度不高。我自己的经验是加一个轻量级rerank模型（比如bge-reranker-base）或者甚至用LLM自己对候选片段做相关性打分，成本不高但效果提升很明显，能过滤掉不少“讲权限配置但跟重置密码无关”的干扰项。

另外想问你一下，你这些PDF是扫描版还是文字版？如果是扫描版，OCR质量也会直接影响分块和检索效果，我之前踩过坑，文字版PDF和Word还好，扫描版要是不先做清洗，后面怎么做都白搭。

分块方式确实是个坑，固定500字对混合格式文档太粗暴了，尤其产品手册里步骤和权限说明经常挨着，硬切肯定串味。我建议试试按markdown标题或文档结构递归分，保不住段落长就先按语义相似度聚一下，别死磕token。另外rerank强烈建议加，bge-large-zh直接top-k送进去，前面几个噪声片段很容易带偏生成，用bge-reranker或者cohere的交叉编码器过滤一遍，效果会稳很多。

固定500确实太粗暴了，产品手册这种带层级标题的文档，建议用MarkdownHeaderTextSplitter那种按标题递归切，切完再对超长块做二次拆分。你召回串到权限配置大概率是chunk边界把上下文切断了，试试给每个chunk拼上所属章节标题再embedding，效果会好很多。rerank强烈建议加上，bge-reranker跑一遍top20，能明显压掉不相关片段。另外faiss可以换milvus或者用混合检索，纯向量对“重置密码”这种关键词匹配其实不太友好。

500固定切确实容易把权限配置和密码重置这种语义相近但意图不同的内容混在一起。产品手册这种结构化文档，建议用RecursiveCharacterTextSplitter按标题层级切，再对超长段落做二次切分，比纯固定长度靠谱很多。检索这块加个bge-reranker效果提升很明显，top-k先召回20条再精排到3-5条，能过滤掉不少干扰片段。另外PDF解析质量也得看看，有些表格和列表被拍平后语义就散了。

固定500对产品手册这种文档确实容易切碎，试试按标题层级递归分块，LangChain里有MarkdownHeaderTextSplitter，PDF可以用unstructured提取结构后再切。bge-large-zh本身没问题，但faiss做纯向量召回对“重置密码”这种短query不太友好，建议加个BM25做混合检索。rerank一定要上，bge-reranker-base就行，top20召回再精排到top3，效果提升很明显。另外overlap可以适当加大到100，减少步骤被切断的情况。