RAG检索老召回无关片段，是不是embedding模型选太弱了？

说实话bge-large在领域文档上确实容易翻车，尤其企业文档里术语和表述方式跟训练数据差挺远的。你可以先试试把query和chunk做下简单改写，比如把“采购流程”拆成“采购+流程+审批”这种关键词组合再检索，有时候比换embedding见效快。rerank的话推荐bge-reranker-base或者cohere的api，不过开源里混用monoT5效果也还行。另外你确认下是不是chunk边界把完整流程切断了，试试按标题或段落语义切分而不是纯按字数。

说实话我觉得你这情况大概率不是embedding太弱，bge-large和gte-large在开源里已经算能打的了，直接换模型收益可能很有限。你问“服务器采购流程”却召回售后维修，这更像是chunk切分把不同主题的段落硬凑在一起了，尤其企业文档经常有表格、流程步骤夹杂说明文字，按固定长度切很容易把语义边界切断。我之前也踩过类似的坑，后来改成按标题和章节结构来切，再配合段落语义完整性做合并，效果比盲目调模型明显好一截。另外rerank确实值得加，但我觉得它更像兜底而不是根源解法，你先把召回质量做上去再谈精排。开源rerank的话可以看看bge-reranker-v2-m3，或者Cohere的rerank模型也有免费额度，不过要确认下你数据能不能出网。还有个容易忽略的点，你query输入的时候是不是直接扔原问句？有时候把问题改写成带上下文的检索语句，召回会准很多，你可以试试。

你这情况大概率不是换embedding就能解决的，bge-large放企业文档场景其实够用了。售后维修和采购流程在向量空间里容易靠得近，因为都涉及“服务”“流程”这类词，纯语义相似度很难区分。建议先加个rerank试试，bge-reranker-v2-m3或者Cohere的rerank都行，很多情况下召回top20再重排效果提升挺明显的。另外chunk如果按固定长度切，容易把不同主题混在一起，可以试试按标题层级或者语义切分。

先加个bge-reranker试试，召回阶段别死磕embedding，chunk按语义切比按长度切强不少。