📚 語料品質與多樣性
RAG系統的性能高度依賴其檢索語料的品質與多樣性。在繁體中文場域，建置涵蓋多領域、高品質的資料集對於提升答案準確性與覆蓋度至關重要，尤其應納入企業內部的檔案與文件，以強化RAG系統對特定知識庫的掌握能力。本節將深入探討如何從資料來源、在地化考量、語料切分策略及挑戰解決方案等面向，構建一個高效能的繁體中文語料庫。
企業內部文件整合
企業內部的合約、報告、電子郵件、PDF文件等非結構化資料是RAG系統獲取特定領域知識的寶貴來源。然而，這些資料通常以非結構化或半結構化形式存在，傳統的資料處理方法難以有效處理其複雜性。為克服此挑戰，智慧文件處理 (Intelligent Document Processing, IDP) 技術顯得尤為關鍵。IDP結合了光學字符識別（OCR）、自然語言處理（NLP）和機器學習，能夠從這些複雜文件中高保真地提取數據，進行語義分塊，並將其轉化為結構化、上下文相關的知識。透過整合IDP，RAG系統能夠從企業內部資料中可靠地提取並利用資訊，從而提供更精準且具備領域專精性的回應。
在地化語境考量
繁體中文雖然在台灣、香港和澳門等地廣泛使用，但不同地區在專有名詞、法律術語、文化用語乃至於特定詞彙和字符使用上存在細微差異。例如台灣稱「鳳梨」而中國大陸稱「菠蘿」。這些地域性差異可能導致簡體中文語料在繁體中文RAG系統中產生語境錯置或翻譯歧義。因此，建構繁體中文語料庫時，必須有意識地納入來自台灣、香港等地的在地化語料，以確保系統能夠理解並生成符合當地習慣的內容。
行業術語標準化
針對醫療、法律、科技等專業領域，建立標準化的繁體中文術語庫至關重要。傳統中醫（TCM）領域的文本常包含大量非標準化表達，而法律文件則具有複雜的佈局和精確術語。透過知識圖譜和命名實體識別 (Named Entity Recognition, NER) 等技術，可以將這些複雜的專業知識標準化並結構化。此外，利用如PDF-Extract-Kit和MinerU等工具，可以從非結構化文檔中提取結構化數據，包括表格識別和公式識別，並支援中文文本處理，大幅提升專業查詢與生成結果的準確性。
語料切分策略 (Chunking Strategies)
在將原始文本轉換為可供檢索的單元時，選擇合適的語料切分（Chunking）方式至關重要。不同的切分策略會直接影響檢索的精確度和效率，因為它決定了每個檢索塊（chunk）所包含的資訊粒度。在繁體中文RAG系統中，由於中文文本缺乏顯式的詞語分隔符，分詞（Word Segmentation）是所有切分策略的基礎。
- 固定長度切分 (Fixed-Length Chunking)：
這是最簡單直接的方式，將文本按照預設的固定字數或詞數進行切分，例如每500個字節或每200個詞作為一個獨立的文本塊。
優點： 實現簡單，計算效率高，確保每個塊的大小一致。
缺點： 可能會將語義完整的句子或段落從中間截斷，導致語義不連貫，影響檢索準確性。 - 語義切分 (Semantic Chunking)：
這種方式旨在根據文本的語義結構來切分，確保每個文本塊都包含一個或多個語義完整的單元。例如，以段落、章節、標題或主題變化點作為切分依據。
優點： 保持了文本的語義完整性，有助於檢索器更好地理解上下文，從而提高檢索結果的相關性。
缺點： 實現相對複雜，需要更精細的文本分析（如基於句子的嵌入相似度、主題模型或LLM的上下文理解能力）來判斷語義邊界。 - 基於遞歸的切分 (Recursive Chunking)：
這種方法嘗試結合固定長度和語義切分的優點。它會嘗試使用一系列分隔符（例如，先按章節、再按段落、再按句子）來遞歸地切分文本。如果某個分隔符切分後塊仍然太大，則會退回到更小的分隔符或固定長度切分。
優點： 兼顧語義完整性和塊大小的控制，適用於結構複雜的長文本。
缺點： 邏輯較為複雜，需要仔細設計切分規則。 - 基於LLM的切分 (LLM-based Chunking)：
利用大型語言模型（LLM）的強大上下文理解能力來判斷文本的邏輯邊界。LLM可以識別文本中的主題轉換、關鍵信息點或回答特定問題所需的最小上下文單元。
優點： 能夠生成語義上最相關且上下文最完整的文本塊，潛在提高檢索品質。
缺點： 計算成本較高，對LLM的性能依賴較大。
在選擇切分策略時，應綜合考慮應用場景、語料特性、對檢索精度的要求以及可用的計算資源。在繁體中文環境下，精確的分詞是所有切分策略的基礎，確保在進行語義或固定長度切分前，文本已被正確地分割為詞語單元。
🔍 檢索模型 (Retriever) 優化
檢索模型（Retriever）是RAG系統的核心，其性能直接決定了檢索到的資訊與用戶查詢的相關性。在繁體中文語境下，優化檢索模型需特別關注分詞器、嵌入模型、語義相似度計算，以及後續的重排序階段。本節將深入探討如何從這些關鍵環節提升檢索效率與精確度。
繁體中文分詞與嵌入模型
中文文本與西方語言不同，詞語之間沒有空格分隔，這使得「分詞」（Word Segmentation）成為中文自然語言處理（NLP）的基礎且關鍵的第一步。精確的分詞能夠將連續的字符序列正確地分割成有意義的詞語單元，這直接影響後續的語義嵌入和檢索的準確性。例如，將「今天買大白菜」錯誤地分詞可能導致語義單元的破壞，進而影響檢索效果。目前，CKIP Lab的中文斷詞系統和Jieba等工具是繁體中文分詞的常用選項，它們提供詞性標註和命名實體識別等功能，有助於更深層次的語義理解。
接著，選擇或訓練專為繁體中文優化的嵌入模型至關重要，它將文本塊轉換為向量表示，以便進行相似度比較。BERT、E5和SimCSE等模型在多語言環境下表現出色，但其對繁體中文的支援和性能需仔細評估：
- BERT系列： 例如`bert-base-chinese-ner`是CKIP Lab開發的基於BERT的模型，專為繁體中文的命名實體識別（NER）任務進行了優化，並在大量繁體中文語料上進行了預訓練和微調。這類模型在處理中文文本的語義理解方面具有顯著優勢，對於檢索相關的實體資訊尤為有效。
- E5系列： Multilingual E5模型支援約94種語言，並具有強大的跨語言對齊能力，使其在多語言檢索場景中表現良好。
- SimCSE系列： Erlangshen SimCSE 110M Chinese模型在中文句子相似度任務中表現卓越，其獨特之處在於無需額外微調，即可直接提取句子向量來判斷句子相似度，這提高了效率。
- Qwen3 Embedding： Qwen3 Embedding系列在多語言MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）排行榜上表現突出，其8B模型位居榜首，並明確支援繁體中文、簡體中文和粵語。這表明Qwen3 Embedding在處理繁體中文檢索任務時具有強大潛力。
儘管存在多語言預訓練模型，但通用嵌入模型往往難以捕捉特定領域的細微差別和專有術語。因此，透過使用領域特定資料（例如企業內部的查詢-文件對）對嵌入模型進行微調，可以顯著提高檢索的精確性，並有效減少幻覺的發生。對於法律、醫療、金融等高風險和專業性強的行業，優化嵌入模型是確保RAG系統提供準確、可信回應的關鍵步驟。
一個比較不同嵌入模型在繁體中文場域適用性的概念圖，展示其在繁中處理上的潛力。
✍️ 生成模型 (Generator) 適應
生成模型（Generator）的適應性決定了RAG系統最終產出的內容是否自然流暢，且符合在地表達習慣。本節聚焦於如何訓練及約束生成模型，以產出高品質的繁體中文回應，並避免繁簡混用問題。
訓練繁體中文生成模型
為確保生成結果的本地化品質，必須採用高品質的繁體中文語料庫對大型語言模型（LLM）進行微調或預訓練。目前，針對中文LLM，高質量中文數據集的稀缺性是一個顯著挑戰。然而，已有專為台灣語境設計的模型，例如Taiwan-LLM-13B-v2.0-chat，其訓練數據包含了多樣化的台灣文本來源，使其能夠更好地理解在地文化與語言模式，生成更道地的內容。微調過程通常涉及使用特定領域的數據集，並可結合監督式微調（Supervised Fine-Tuning, SFT）和偏好優化等技術，以確保模型產出的內容更加精準且符合預期。
避免繁簡混用
為提升專業感與閱讀體驗，RAG系統應明確規範輸出格式，避免生成內容中夾雜簡體字。簡體中文與繁體中文之間存在複雜的一對多映射關係，這使得自動轉換變得不那麼直接。為此，可以採用多種策略：透過提示工程在RAG系統的提示中明確指示LLM以繁體中文輸出，並可提供範例來引導模型。即使如此，仍可能需要進行後處理，使用專門的繁簡轉換工具（如OpenCC）對輸出文本進行字符集驗證和修正。同時，參考台灣或香港的本地化風格指南，確保生成內容符合本地表達習慣和專業標準，從而全面提升內容的專業性與閱讀體驗。
📊 評估與迭代
持續的評估與迭代是提升RAG系統品質不可或缺的環節。特別是在繁體中文語境下，設計符合本地化需求的評測指標和建立有效的反饋機制至關重要。本節將探討如何建立一個全面且具備文化敏感性的評估體系，並透過持續回饋實現系統的自我學習與改進。
本地化評測指標
RAG系統的評估是一個複雜的過程，需要同時評估檢索器和生成器兩大部分，常見指標包括上下文相關性、答案正確性及幻覺率。然而，由於大多數現有RAG基準測試主要集中於英文問答任務，因此針對中文RAG系統的評估需要專門的基準。例如，CRUD-RAG是一個綜合性的大規模中文RAG基準測試，涵蓋創建、讀取、更新和刪除四類應用場景。此外，針對繁體中文環境，VisTai-MCQ和VisTai-Dialogue等基準測試專為評估視覺語言模型在台灣和香港繁體中文語境下的表現而設計。在評估RAG系統時，必須考慮文化和地域差異對其性能的影響，這包括對禮貌程度、日期格式、度量單位、慣用語和文化典故的理解與生成。因此，僅依靠自動化指標是不夠的，人類評估和領域專家的參與變得至關重要，他們能夠直接判斷回應的清晰度、正確性、實用性以及是否符合特定文化語境下的語氣和風格。
持續回饋與改進
建立有效的回饋機制是RAG系統演進的動力。導入反饋循環RAG (Feedback Loop RAG) 是一種先進的RAG技術，它能夠從用戶互動中學習，持續改進檢索品質。與傳統的靜態RAG系統不同，反饋循環RAG能夠記住每次對話，從每次修正中學習，並更精確地找到所需資訊。其核心創新在於將靜態RAG轉化為一個自適應系統，包含記憶、學習和改進三個關鍵組件。為實現RAG系統的持續優化，應建立系統化的A/B測試和監控機制。透過A/B測試部署不同版本的系統配置給不同的用戶群體，並比較其性能指標，以確定各種優化措施的實際效果。同時，應建立持續監控和反饋循環機制，收集關於系統性能、用戶互動和錯誤的數據，以識別需要改進的領域，從而使RAG系統不斷演進，更有效地滿足用戶需求。
💡 常見挑戰與解決方案
在繁體中文RAG系統的實施過程中，面臨著繁簡轉換歧義和行業術語標準化等常見挑戰。有效的解決方案對於提升系統的穩定性和準確性至關重要。本節將針對這些關鍵問題提出具體的解決方案。
⚡ 快取增強 (Cache-Augmented Generation, CAG)
快取增強生成（CAG）是一種優化策略，旨在透過引入快取機制，顯著提升RAG系統的響應速度、降低運營成本，並確保生成回應的一致性。本節將深入探討CAG的核心概念、其在繁體中文RAG系統中的應用，以及面臨的挑戰與解決方案。
核心概念與優勢
CAG的核心思想是儲存常見或重複查詢的檢索結果和LLM生成的回應。當新的查詢到達時，系統首先檢查快取。如果查詢命中（即在快取中找到匹配項），則直接返回快取中的結果，無需再次執行檢索和生成過程。這帶來了多重顯著優勢：
- 提升響應速度： 對於高頻率查詢，快取機制能夠將響應時間從數秒縮短至毫秒級別，極大地改善用戶體驗。
- 降低運營成本： 減少對大型語言模型（LLM）的重複API呼叫，尤其對於按使用量計費的LLM服務，能顯著節省成本。
- 確保回應一致性： 對於相同的查詢，快取能夠保證每次都返回一致的答案，避免LLM可能產生的微小變動或「幻覺」。
- 減輕LLM負載： 降低LLM的處理壓力，使其資源能夠更有效地分配給處理複雜或不常見的查詢。
在繁體中文RAG中的應用
在繁體中文RAG系統中，CAG的應用尤為重要，特別是在處理以下場景時：
- 高頻率重複查詢： 例如，企業內部知識庫中關於公司政策、產品常見問題（FAQ）的查詢，或客戶服務中重複出現的用戶問題。
- 特定領域術語查詢： 醫療、法律、金融等專業領域的用戶查詢往往涉及固定的術語和概念，這些查詢的答案相對穩定。
- 時效性要求不高的資訊： 對於不經常更新的知識，快取能夠長期有效。
挑戰與解決方案
儘管CAG帶來顯著優勢，但也面臨一些挑戰，尤其是在繁體中文環境下：
- 快取失效 (Cache Invalidation)： 知識庫內容更新頻繁時，快取中的舊資訊可能導致生成過時或不準確的回應。
解決方案： 實施智慧快取更新策略，例如基於時間戳（TTL）、內容變更事件觸發、或定期重新驗證快取內容。對於關鍵資訊，可採用主動式快取更新。 - 快取管理與容量： 隨著查詢量的增加，快取條目可能迅速膨脹，導致記憶體消耗過大或快取命中率下降。
解決方案： 採用高效的快取替換策略（如LRU、LFU），並考慮分層快取（如內存快取與Redis等持久化快取結合）。 - 繁體中文的複雜性對快取鍵的影響： 繁體中文查詢的變體（如同義詞、繁簡轉換、語法變形）可能導致相同的查詢無法命中快取。
解決方案： 使用語義快取鍵。將查詢轉換為其語義嵌入向量作為快取鍵，而不是原始文本。這使得即使查詢的表達方式略有不同，只要語義相似，也能命中快取。同時，整合OpenCC等繁簡轉換工具，在生成快取鍵之前對查詢進行標準化處理。 - 冷啟動問題： 初始階段快取為空，系統性能無法立即體現CAG優勢。
解決方案： 對於高頻率或關鍵查詢，可以實施預熱快取（Cache Pre-warming），在系統上線前或低峰期預先填充快取。
🚀 進階RAG架構與策略
除了RAG系統各組件的單獨優化，還有許多進階的架構和策略可以顯著提升其在複雜場景下的性能。這些方法旨在更智慧地處理用戶查詢、整合多源資訊，並讓LLM在檢索過程中發揮更主動的作用。
查詢轉換與優化 (Query Transformation and Optimization)
原始的用戶查詢可能不總是檢索的最佳形式。查詢轉換旨在將原始查詢重寫或分解為更適合檢索的子查詢，以提高檢索器的效率和準確性。
- 查詢重寫 (Query Rewriting)： 將模糊、不完整或口語化的查詢改寫為更精確、更適合檢索的標準化查詢。例如，將「關於蘋果公司的最新財報？」重寫為「蘋果公司2024年第二季度財報」。這可以利用LLM來完成。
- 查詢分解 (Query Decomposition)： 對於複雜的多意圖查詢，將其分解為一系列簡單的子查詢，每個子查詢針對一個特定的資訊點。例如，將「特斯拉Model 3的續航里程是多少，以及它與Model Y的價格差異？」分解為「特斯拉Model 3續航里程」和「特斯拉Model 3與Model Y價格差異」。每個子查詢獨立檢索後，再將結果整合。
- 假設性文檔嵌入 (HyDE)： 如前所述，生成一個假設性的答案或文檔，並使用其嵌入向量進行檢索，而不是直接使用原始查詢的嵌入向量。這有助於捕捉查詢的語義意圖，即使原始查詢本身較為簡短或模糊。
多跳檢索 (Multi-hop Retrieval)
有些複雜問題的答案並非直接存在於單一文檔中，而是需要從多個文檔中逐步獲取和整合資訊。多跳檢索旨在模擬人類的推理過程，通過多次檢索和中間推理來回答此類問題。
- 逐步推理： 系統首先檢索與問題第一部分相關的文檔，然後利用這些資訊生成一個新的子查詢或中間答案，再用這個新的查詢進行第二次檢索，依此類推，直到獲得完整答案。
- 圖神經網路 (GNN) 整合： 結合知識圖譜和圖神經網路，可以更好地在多跳檢索中利用實體關係，引導檢索路徑。
自適應RAG (Adaptive RAG / Self-RAG)
傳統RAG通常是固定流程：檢索後生成。自適應RAG賦予LLM更大的自主權，讓模型能夠根據當前任務和上下文，動態地決定是否需要檢索、檢索什麼以及如何利用檢索結果。
- Self-RAG： 這是一種框架，LLM在生成過程中會自主判斷是否需要檢索。如果需要，它會生成一個檢索查詢，檢索相關文檔，然後根據檢索到的內容來指導後續的生成。LLM還會評估檢索到的文檔品質和生成答案的忠實度與相關性，形成一個內部的反饋循環。
- FLARE (Forward-Looking Active Retrieval)： 在生成每個詞元之前，FLARE會預測接下來可能需要檢索的資訊，並主動觸發檢索。如果預測到當前上下文不足以生成高質量內容，它會主動檢索相關資訊，從而減少幻覺並提高資訊準確性。
混合檢索 (Hybrid Retrieval)
混合檢索結合了稀疏檢索（如TF-IDF、BM25等基於關鍵字的檢索）和密集檢索（如向量嵌入檢索）的優勢，以彌補單一檢索方式的不足。
- 稀疏檢索： 擅長精確匹配關鍵字，對於包含特定術語或專有名詞的查詢效果良好，但對語義理解能力較弱。
- 密集檢索： 擅長捕捉語義相似性，即使查詢和文檔沒有精確的關鍵字匹配也能找到相關內容，但可能對稀有詞或新詞不敏感。
- 結合策略： 通常會同時執行稀疏檢索和密集檢索，然後通過加權、融合或重排序等方式將兩者的結果結合起來，以獲得更全面和精確的檢索結果。例如，可以先用BM25快速篩選出相關文檔，再用嵌入模型進行精細排序。