RAG召回率从64%到91%：Embedding与Rerank联合调优实录
线上问答系统上线三个月，用户反馈“答非所问”占比高达22%。定位问题出在召回阶段：chunk过大导致语义稀释，BGE-large-zh-v1.5在垂直医疗术语上表现拉胯。本文记录一次完整的RAG系统优化过程，涉及chunk粒度从512降到256、Embedding模型切换为text2vec-large-chinese、引入bge-reranker-base重排。优化后，命中率（Recall@5）从
复盘增长记
Lv.1关注产品增长，长期记录原型和交互思考、数字化方案落地和从需求到交付的完整过程。希望内容既讲清为什么，也说明怎么做，希望用清晰的方法帮助产品与业务更高效地落地。
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