RAG召回率从61%到89%：chunk重构与rerank双阶段调优实录
线上问答系统命中率连续三周卡在61%，用户反馈“答非所问”占比高达34%。本文记录一次完整的RAG系统优化：通过动态chunk大小替换固定512字符切片，将召回准确率提升至73%；切换bge-large-zh-v1.5 embedding模型后提升至81%；最终引入bge-reranker-base重排，使Top-5命中率达到89%，首答准确率提升42%。全程附可运行代码、版本号及显存占用实测数据
模型部署实践者
Lv.1专注于模型部署的工程化与业务落地。持续实践数据治理与评测、企业场景落地，重点关注效果、成本、稳定性和可维护性，分享经过验证的方案与真实复盘。
1文章
0粉丝
0关注
0获赞