RAG 知识检索增强：向量数据库、混合检索与重排序（Reranker）调优实战

单纯依靠向量检索（Dense Retrieval）做 RAG 很容易在专业术语或精确编号上翻车。

实测最强流水线

1. 分块策略：按 Markdown 层级递归切分，保留父级标题上下文；
2. 混合检索 (Hybrid Search)：
   • 稠密检索：Embedding 语义相似度；
   • 稀疏检索：BM25 关键词匹配；
3. 交叉编码重排 (Cross-Encoder Rerank)：将前 50 条候选输入 bge-reranker 打分，挑出 Top 5。

准确率相比纯向量检索能提升 30% 以上！