最近在试着用Llama3加上bge-m3搭一个本地知识库的RAG系统，文档主要是PDF格式的技术手册。流程大概是先解析PDF，然后切块，再用bge-m3做embedding存到Chroma里，检索的时候用相似度top-k召回。但实际测下来效果很一般，问一些稍微绕一点的问题，召回的内容经常跟问题不相关，或者明明文档里有答案却召不回来。我试过调chunk size和overlap，也换过几种相似度度量方式，但提升有限。想问问大家，这种情况一般是检索环节的问题，还是embedding模型本身就不太适合中文技术文档？有没有什么排查思路或者推荐的组合方案？