在前面我們討論了 RAG 系統的標準流程，但在企業實際應用中，經常會遇到更複雜的情境，例如：

• 用戶分布全球，多語言需求
• 查詢量暴增，系統需要高併發支撐
• 查詢涉及精確數字或代碼，不能只靠語意理解
• 還可能有合規與安全上的限制

因此，標準 RAG 往往 不足以支撐複雜企業場景，我們需要針對性優化。

五大企業級複雜檢索場景

1. 多語言檢索（Cross-lingual Search）

挑戰：知識庫可能是英文文件，但使用者輸入中文；或一個查詢同時需要檢索不同語言的內容。

解決方案：

1. 使用 多語言 Embedding 模型（如 multilingual-E5, BGE-M3, 或 OpenAI text-embedding-3-large）
2. 在索引時，將文件同時存儲原文 + 翻譯版本（雙語索引）
3. 在查詢時，動態檢測語言，必要時做 Query 翻譯

2. 高併發查詢（High Concurrency）

挑戰：同時有數千甚至上萬用戶發起查詢，導致檢索或 LLM API 壓力過大。

解決方案：

1. 快取策略（Cache）：熱門 Query 結果緩存到 Redis，重複查詢直接返回
2. 批次推理（Batch Inference）：多個 Query 合併送進 LLM，提升 GPU 利用率
3. 負載均衡（Load Balancing）：利用 Nginx、Kubernetes 等進行水平擴展

3. 精確匹配需求（Exact Match）

挑戰：語意檢索容易忽略精確數字（如「2024」）、代碼（如「法條第 15 條」）、或符號（如「ISO9001」）。

解決方案：

1. Hybrid Search：BM25 保證精確詞匹配，向量檢索補充語意
2. 正則過濾（Regex Filter）：在檢索前先進行精確篩選，例如數字或代碼字段
3. Metadata 過濾：將數值、代碼存入 metadata，查詢時先過濾再做語意比對

4. 權限與合規要求（Access Control & Compliance）

挑戰：不是每個用戶都能看全部資料，必須根據角色、地區、合規規範過濾。

解決方案：

1. 在 索引層面綁定 metadata（文件部門、用戶角色、地區）
2. 在檢索前 先過濾權限，只對符合規範的文檔進行檢索
3. 在輸出階段再次檢查，避免敏感資料洩露（double-check）

5. 長文檔與多層次檢索（Hierarchical Retrieval）

挑戰：企業文檔可能非常龐大（數百頁 PDF），單一 chunk 很難捕捉完整脈絡。

解決方案：

1. 分層檢索（Hierarchical Retrieval）：先檢索章節，再檢索段落
2. Parent-Child 檢索：儲存小 chunks 用於檢索，大 chunks 用於上下文
3. 遞歸式檢索（Recursive Retrieval）：逐層縮小範圍，直到找到最佳片段

策略比較表

實際企業應用案例

• 跨國客服中心：多語言查詢（中文提問，英文文件檢索）
• 大型金融服務：同時數千名客服人員查詢，需高併發架構
• 法律合規部門：需要精確匹配「第 X 條法規」與「特定年份」
• 醫療領域：不同醫院醫生只能檢索自己院區的患者記錄
• 研究部門：跨數百頁 PDF 論文做分層檢索

實施建議

技術選型指南

多語言場景：

• 文檔少於 10 種語言：多語言 embedding
• 文檔超過 10 種語言：翻譯 + 單語 embedding
• 即時翻譯需求：整合翻譯 API

高併發場景：

• QPS < 100：單機 + 快取
• QPS 100-1000：負載均衡 + 快取
• QPS > 1000：微服務 + 批次推理

精確匹配場景：

• 數字/代碼為主：BM25 權重 70%
• 語意理解為主：向量檢索權重 70%
• 平衡需求：各 50% 權重

常見陷阱避免

1. 多語言陷阱：不要假設翻譯後語意不變，建議保留原文檢索
2. 併發陷阱：注意快取一致性，避免用戶看到過期資料
3. 權限陷阱：檢索和輸出都要驗證，避免權限繞過
4. 長文檔陷阱：過度分層會增加延遲，需平衡精度與速度

總結

企業級 RAG 要能應對「標準檢索之外」的挑戰：

• 多語言檢索 → 支援跨語言 embedding 或翻譯
• 高併發查詢 → 快取、批次推理、負載均衡
• 精確匹配 → Hybrid Search + Metadata 過濾
• 權限合規 → Metadata 權限控制 + double-check
• 長文檔處理 → 分層檢索 + Parent-Child 結構

這些策略能讓系統在複雜場景下依然保持 穩定性、準確性、合規性。

想想看

1. 多語言策略權衡：當知識庫包含 20+ 種語言時，多語言 embedding 和翻譯策略的成本效益如何比較？

2. 精確匹配邊界：如何設計系統來自動判斷什麼時候該用精確匹配，什麼時候該用語義檢索？