最近在搭一个本地知识库问答,用的是bge-m3做embedding,Qwen2.5-7B做生成,向量库选的Milvus。文档主要是PDF技术手册,切块大小设的512,重叠128。但实际跑起来召回特别不稳定,有时候明明答案就在某一段里,top5就是召不回来,换个问法又能出来。试过调chunk size和加BM25混合检索,提升有限。想问问大家开源的rerank模型有没有推荐的?还是说问题出在切块策略上?纯小白,求指点方向。
开源RAG方案选型求助,bge-m3+Qwen2.5检索效果总是不稳定怎么办?
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共 5 条PDF技术手册这种文档,bge-m3其实已经算挺能打的了,但召回不稳大概率不是embedding的锅。你切块512/128对说明书类文档偏大了,很多参数表、步骤说明被拦腰截断,关键信息散在两三个chunk里,换问法就出来说明语义匹配本身没大问题,是粒度问题。建议先试试按标题层级或段落结构切,别死磕固定长度。rerank可以先上bge-reranker-v2-m3,跟bge-m3同源,性价比高,能明显改善top5排序。但说实话,如果切块没弄好,rerank也只是在烂候选里挑,提升有限。另外Milvus默认的metric和索引类型也值得检查下,有时候是检索参数没调对。可以先把召回top20打印出来人肉看几条,很快能定位到底是切块问题还是检索问题。
PDF技术手册切512有点尴尬,表格和代码块容易被拦腰截断,召回不稳多半是切块把语义切碎了。你可以试试按标题层级切,或者用语义切块工具,别死磕固定长度。rerank的话bge-reranker-v2-m3跟bge-m3是同系列,配上效果挺明显,先拿它把top20精排到top5看看。另外Milvus的metric确认下是不是cosine,有时候默认IP会导致分数排序怪怪的。
PDF技术手册切512其实偏小了,表格和跨页段落很容易被切碎,召回不稳多半是这个原因。建议试试按标题层级切,或者用semantic chunking,再配合bge-reranker-v2-m3做精排,top20粗召回后重排效果会稳不少。BM25对中文技术文档帮助有限,不如先解决切块语义完整性的问题。
PDF技术手册这种结构化文档,512切块其实挺容易把表格和步骤说明切碎的,召回不稳定大概率是切块问题。建议试试按标题层级切,或者用semantic chunking,别死磕固定长度。rerank的话bge-reranker-v2-m3跟你的embedding同源,可以直接加上试试,效果一般比调chunk明显。另外Milvus的metric确认下是不是cosine,有些默认IP对bge系列不太友好。
PDF技术手册这种结构化的文档,512的切块可能把表格和步骤说明切碎了,召回不稳大概率是切块问题不是rerank能救的。建议先试试按标题层级切,或者用semantic chunking,保持语义完整再谈检索。bge-m3本身对中文技术文档还行,但你可以拿几个badcase手动看看切出来的chunk长啥样,很多时候问题一眼就看出来了。rerank的话bge-reranker-v2-m3可以加上,但别指望它能把压根没召回的救回来。