RAG 的 Top-K 如何选择和验证，怎样权衡召回不足与噪声？

切完以后，检索过程中，如果是做 RAG 系统的话，一般会检索多少条出来？top k 等于 6 或 8 是吧？（追问）这个 6 和 8 的数字你是怎么定出来的？为什么不用 3 或者 1 或者 5？（追问）为什么在你的评测里面 8 或 6 会比 3 好？8 难道不会给他更多干扰项、不会产生幻觉吗？比 3 好的原因是什么？（追问）设置小的时候召回效果不好，你觉得可能是哪几个方面做得不好？

想问一下在优化 RAG 检索精度时，你针对文档的分割大小和检索的 topK 参数进行了测试和调优，那文档大小设置得过大或过小，分别会带来哪些负面影响？在确定最优参数组合的时候，你主要权衡了哪些因素？

向量库检索出的Top-K结果，如果K值设置得过大，对后续的生成质量有哪些负面影响？

rerank后一般返回几个块?

(追问)为什么选择这个数量?有没有做过验证?

rerank后的topK截断是怎么做的?

(追问)为什么是这个值?有没有尝试过其他策略?

向量库检索出的Top-K结果，如果K值设置得过大，对后续的生成质量有哪些负面影响？