如何提升向量相似度搜索的上下文感知能力以优化文档QA效果？

• 优化文档拆分策略

  • 避免无意义的段落拆分，针对结构化内容（如章节标题、作者介绍块）做语义感知拆分，确保"作者介绍"这类明确标题与对应内容处于同一个文本块，防止关键信息被割裂。
  • 预处理PDF时提取文档结构化元数据（章节层级、标题），将元数据与对应内容拼接后生成嵌入，例如把"[作者介绍] 张三，某大学教授..."作为完整嵌入单元，帮助向量数据库识别内容的上下文归属。

• 增强查询的语义精准性

  • 对用户查询进行意图识别与改写，比如将"这本书的作者是谁？"改写为"文档中作者介绍章节里的本书作者是谁？"，缩小向量检索的语义范围，避免匹配到参考文献中的作者实体。
  • 针对作者、书名这类常见实体类查询，单独维护结构化元数据索引，直接通过关键词匹配返回结果，无需走向量检索流程。

• 调整向量检索的匹配策略

  • 增加检索结果过滤规则，比如设置元数据过滤条件：当查询涉及"本书作者"时，仅检索带有"作者介绍"章节标签的向量片段，排除参考文献、引用部分内容。
  • 优化向量检索的召回数量与排序逻辑，优先召回与查询语义相似度最高的前3个结果，同时结合内容位置权重（如文档前半部分内容权重高于后半部分），提升关键信息优先级。

• 优化嵌入模型的输入处理

  • 生成嵌入时为不同类型文本块添加前缀标识，比如给作者介绍块加"[作者信息] "前缀，给参考文献加"[参考文献] "前缀，让模型生成嵌入时能区分内容类型，减少语义混淆。
  • 尝试使用更长上下文窗口的嵌入模型（如text-embedding-3-large），支持更大文本块的嵌入处理，确保完整结构化内容能被一次性处理，避免信息碎片化。

• 后处理验证与修正

  • 对检索结果做内容校验，若结果来自参考文献章节则自动过滤，重新检索其他高相似度片段。
  • 结合大语言模型判断检索内容是否匹配用户查询，若不匹配则重新发起检索或告知用户未找到相关信息。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者egremont of yorke