[Question]: How to improve retrieval?

[Rming0]

Describe your problem

佬~咨询下，检索测试能匹配到数据，但是在聊天的时候提问回答：对不起！没有在知识库中发现内容 呢？有什么地方忽略了吗？请指教

劳烦帮我看下配置有无问题，需要其他资料可以联系我继续补充，谢谢

[KevinHuSh]

To the question "where is the key?", could you show us which content should be matched?

[Rming0]

To the question "where is the key?", could you show us which content should be matched?

sorry，在我提供的知识库文件中有讨论到“钥匙的位置（房间门锁那种钥匙）”关键信息，包括但不限于这个问题。
补充图片有新的问题，但是回答都是没有在知识库中发现内容。
我尝试使用了 anythingllm 来进行提问，前提：使用的同一种ai模型，以及同一种嵌入模型。
我知道ragflow 于 anythingllm 的方向不同，但是现在我在 ragflow 中无法使用，想了解清楚是什么原因导致的。因为我缺少了某些配置吗？还是其他的呢？

知识库的解析方式尝试了 Table 以及General 两种，但结果都是一样的。所以还有什么配置是我没注意到的吗？请指教~

[KevinHuSh]

Give it a try via utilizing One as chunking method.

[Rming0]

唉~，我已经按照你所说的改为 One 解析方法，但很遗憾的是，结果还是老样子

[writinwaters]

If the right chunks can be retrieved, then the issue is not with RAG, but, more likely, with your chat assistant settings.

1: Have you changed the default value of Similarity threshold, Keyword similarity weight, or Rerank model? If yes, you need to apply your changes to your chat assistant settings.
2: Click the Model setting tab of your chat configuration to check the model used.
3: Could I ask you to use AI to translate your future responses so that others can also participate? Hopefull it's not much an imposition.

[Rming0]

是的，可以检索到正确的块。聊天助手的设置都是默认的，没有更改过。以下是我聊天助手的设置项
3：可以的，十分感谢

[writinwaters]

Did you include {knowledge} in your prompt?

[Rming0]

是的，包含了。问题以及解决了，是因为模型太小的问题导致的。原先使用的是 DeepSeek R1:14b，切换为32b就可以了。感谢各位佬友们的耐心解决~