雖然我們的系統已經實現了核心功能，但也清楚知道還存在一些問題。這些細節，卻是系統走向成熟的重要一步。我們計劃在接下來的階段重點關注以下幾個方面：

1. 優化整體架構

• 微服務架構：將系統拆分為獨立的微服務，如文件處理服務、檢索服務和生成服務，以提高可擴展性和維護性。
• 異步處理：實施消息隊列（如 GCP的pub/sub）來處理長時間運行的任務，如文件索引。
• 緩存策略：使用分佈式緩存（如 Redis）來存儲常用查詢結果和嵌入向量，減少計算開銷。
• 負載均衡：實施智能負載均衡，確保請求均勻分佈到不同的服務實例。

2. 改進檢索算法

• 混合檢索方法：結合稠密檢索（如向量相似性搜索）和稀疏檢索（如 BM25），以提高檢索的準確性和多樣性。
• 上下文感知嵌入：使用考慮上下文的嵌入模型（如 BERT 或 RoBERTa）來生成更準確的文件表示。
• 語義分析：引入更深層的語義分析技術，如命名實體識別（NER）或關係提取，以更好地理解文件內容。
• 動態上下文窗口：根據查詢的複雜性動態調整檢索的上下文窗口大小。

3. 完善錯誤處理

• 智能重試機制：對於網絡錯誤或服務暫時不可用的情況，實施智能重試策略。
• 優雅降級：當某些組件失敗時，系統應能夠以降級模式運行，保證核心功能。
• 詳細的錯誤日誌：實施結構化日誌記錄，包括詳細的錯誤堆棧和上下文信息，以便快速診斷和修復問題。
• 用戶友好的錯誤信息：為最終用戶提供清晰、有幫助的錯誤信息，而不是技術性的錯誤代碼。

4. 用戶體驗優化

• 響應式設計：確保界面在不同設備和屏幕尺寸上都能良好顯示。
• 交互式結果展示：實現可展開/折疊的答案部分，允許用戶深入查看更多細節。
• 多模態輸出：支持文本、圖表、圖像等多種形式的輸出，豐富信息的呈現方式。
• 個性化設置：允許用戶自定義界面布局、顏色主題等。

5. 提高答案質量

• 多模型集成：使用多個 LLM 模型並集成它們的輸出，以獲得更全面和準確的答案。
• 答案驗證：實施答案驗證機制，檢查生成的答案與檢索的文檔是否一致。
• 反饋學習：收集用戶反饋，並用於微調檢索和生成模型。

6. 安全性和隱私

• 數據加密：在傳輸和存儲過程中加密敏感數據。
• 訪問控制：實施細粒度的訪問控制，確保用戶只能訪問他們有權限的數據。
• 隱私保護：實施數據匿名化技術，保護個人隱私信息。

通過實施這些優化策略， RAG 系統將在性能、準確性、用戶體驗和可靠性等方面得到全面提升，為用戶提供更優質的服務。