RAG准确率从61%到89%：chunk、embedding与rerank全量调优记录
在医疗知识库问答项目中，Naive RAG的答案准确率仅61%，主要问题集中在段落截断导致上下文丢失、embedding模型对专业术语表征不足。本文记录一次完整的RAG系统优化：将固定512字符chunk改为结构感知的递归切分，embedding从bge-large-zh切换至text2vec-large-chinese（微调后），并引入bge-reranker-base做两阶段召回。优化后，在2
持续研究设计方法手册
Lv.1Open-sourceenthusiast，关注工具与工程实践，技术方向以云计算为主。持续整理日志与监控排障、系统稳定性治理和可复用的工程方法；坚持先理解原理，再讨论工具。
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