14 · 六个检索策略只有一个活下来了而且它也不是全面变好「优化 RAG」我列了六个看起来很标准的操作Rerank、Multi-Query、Parent Document 去重、HyDE、查询路由、Self-Query。每一个在教程里都被写成「提升召回的经典手段」。我拿 120 条评测集跑了一遍。五个负收益。这篇写这个结果以及我从里面学到的那件事——它比任何一个策略本身都值钱。一、先把数字摆出来基线hybrid 检索候选池 50返回 5120 条评测集。策略recall5跨文档全中率对比基线baseline69.17%12.5%—rerank62.50%33.33%召回 −6.67pp全中 20.8ppparentdedup66.67%12.5%召回 −2.5pp全中 0routing66.67%12.5%召回 −2.5pp全中 0selfquery66.67%8.33%召回 −2.5pp全中−4.2ppHyDE10 条样本50.0%—召回 −20pp成本 4×数据来源data/eval/w3d4_*.json。HyDE / Multi-Query 只在 10 条子集上跑过样本太小不足以定论我在手册里标注了这一点。只有 Rerank 在某一项上是大幅提升。但同一行里它的整体召回是降的。二、Rerank 这个怪结果我盯着看了很久Rerank 让「跨文档全中率」从 12.5% 涨到 33.33%——在 40 条难题子集上是从 12.5% 涨到37.5%。这是整个第三周唯一一个能称得上「显著提升」的数字。但同时整体 recall5 从 69.17% 掉到 62.50%。同一个策略在一类题上是 20.8pp在整体上是 −6.67pp。一开始我以为是我测错了重新跑了一遍数字没变。后来我把「简单题」和「跨文档题」拆开看才明白跨文档题需要同时命中多个文档Rerank 的重排序恰好擅长这个简单题术语匹配、边界判断本来 hybrid 一次就命中的Rerank 反而把正确结果排到了后面。损失全在简单题上。三、我学到的那件事均值会骗人如果我只看recall5这一个总数Rerank 让召回降了 6.67 个百分点 → 砍掉。那我会砍掉整个第三周唯一有用的策略。如果我只看「跨文档 20.8pp」这个亮点Rerank 大幅提升 → 全量上线。那我会上线一个让大多数题变差的策略而大多数题才是真实流量的主体。两个结论都错。正确的是第三个Rerank 只在跨文档这类题上启用。所以我给评测脚本加了--types参数——策略必须在它对症的题型上测而不是在全量上测完看总数。这条纪律后来救了我一次Multi-Query 在 10 条难题上把召回从 70% 提到 80%看起来很漂亮但成本 2×、p95 延迟 2×。要不是我坚持分开看题型和成本这个策略差点就上线了。四、为什么其它五个都不行不是策略不好是我的场景不匹配HyDE先用模型生成一个假答案再拿它去检索我的语料是 API 文档术语精确。让模型先「编一段像答案的话」反而把精确术语稀释成了模糊描述。召回 −20pp成本 4 倍。Self-Query让模型从问题里抽结构化条件文档库没有强结构化的元数据可抽抽出来的条件经常是错的比不做还差。Routing / ParentDedup在我的语料规模上收益小到被噪声淹没。这不是「这些策略没用」是「这些策略在我的语料上没用」。换个语料结论可能反过来。我在手册里写了一句话提醒自己参数「最佳实践」抄不来要跑自己的语料。五、第二个反直觉的发现第二周我做过一次分块实验原子感知分块 vs 固定长度分块命中率打平都是 87.5%。我当时的结论是分块质量不影响检索命中率。收益其实在生成端——分块合理模型读到的上下文更完整答案更准。所以别用命中率去衡量分块好坏。你用检索指标去评价一个影响生成端的改动永远测不出来。六、一句话第三周最大的收获不是某个策略是这条纪律看任何「提升」先问一句提升在哪个子集上损失又在哪个子集上均值上的 2%可能是难题 10%、简单题 −8%。而你的真实流量里简单题占八成。下一篇15 · 我的评测端自己也错了三处