核心議題

如何精準且高效地將企業知識庫的變動（新增、修改、刪除）同步到 RAG 系統的向量索引中，同時確保 一致性、可回溯性、不中斷服務。

為什麼增量同步很重要？

企業知識庫（例如 Confluence、Salesforce、Notion、文件系統）通常包含 百萬級文件，而且每天都有變動。

如果每次更新都要 全量重建索引，會出現：

• 高成本：每次重建都需大量計算資源（CPU/GPU、嵌入計算、索引重建）
• 服務中斷：重建過程中，檢索服務可能暫停
• 延遲高：新文件無法即時檢索，RAG 回答會過時

解法：增量同步（只處理變化的部分）

如何實現增量同步？

1. 偵測與觸發機制 (Change Data Capture, CDC)

需要先知道「哪些數據變了」。

常見方式：

• API Polling：定期查詢 API 更新（簡單，但延遲高）
• Webhooks：數據源主動通知（更新即時，推薦）
• 訊息佇列 (MQ)：如 Kafka / RabbitMQ，發佈「文件更新事件」給同步服務（可靠，企業常用）
• 資料庫 CDC：直接讀取資料庫 transaction log（最精準，但需支援）

2. 索引的增量更新

根據偵測到的變化，對索引做對應處理。

• 新增：新文件 → 切塊 → 計算向量 → 寫入索引
• 更新：刪除舊向量 → 插入新向量
• 刪除：移除文件 ID 相關的所有向量

技巧：分片更新（Sharding & Merging）

將增量數據先寫到一個小的「增量分片索引」，再在後台合併到主索引，避免影響查詢服務。

3. 資料處理管道（ETL Pipeline）

企業常會設計專門的 增量 ETL 流程：

• E (Extract)：偵測數據變動，提取差異
• T (Transform)：格式轉換（如 HTML → Markdown），切 chunk，嵌入向量化
• L (Load)：將結果寫入向量索引

處理模式：

• 批次處理（Batch）：每小時/每天處理一次，適合低頻變更的知識庫
• 串流處理（Streaming）：即時處理事件，適合高頻/即時應用（如客服聊天記錄）

版本控制與可回溯性

僅僅同步還不夠，還需要「版本管理」來支援：

• 回滾 (Rollback)：錯誤數據進入索引時，能快速恢復舊版本
• 審計 (Audit)：記錄誰在什麼時候修改了什麼（合規需求）
• 多版本查詢：允許用戶查詢不同版本的數據（如 v1.0 文件 vs v2.0 文件）

常見做法

• 快照 (Snapshot)：定期備份整個索引（簡單，但儲存成本高）
• 版本標籤 (Version Tag)：每筆文件/向量附上版本號（例如時間戳）
• 不變性設計 (Immutable Records)：不修改舊資料，只新增新版本，舊的標記為「過期」。方便回溯，但需要更多儲存空間

實際企業應用案例

政策文件（法務部門）

• 每週更新法規 → 使用 批次同步
• 保留舊版法規以便法律檢索 → 版本標籤

客服聊天記錄（即時客服）

• 每分鐘有新對話 → 串流同步
• 不需要版本回溯 → 直接覆蓋舊數據

企業知識庫（Confluence）

• 文件修改頻繁 → Webhooks + 增量更新
• 錯誤修改可能造成合規問題 → 快照備份 + 回滾機制

技術挑戰與解決方案

挑戰1：數據一致性

問題：增量更新過程中，可能出現部分成功、部分失敗的情況。

解決方案：

• 事務性更新：要麼全部成功，要麼全部回滾
• 冪等性設計：重複執行同一操作不會產生副作用
• 最終一致性：允許短暫不一致，但確保最終會一致

挑戰2：依賴關係處理

問題：文檔A引用文檔B，當B更新時，A也需要重新索引。

解決方案：

• 依賴圖追蹤：維護文檔間的依賴關係
• 級聯更新：自動觸發依賴文檔的重新索引
• 延遲更新：批次處理相關文檔的更新

挑戰3：大文件處理

問題：大文件的小修改也需要重新處理整個文件。

解決方案：

• 細粒度追蹤：追蹤到段落或章節級別的變更
• 差分算法：只重新索引發生變化的部分
• 分層索引：文檔級 + 段落級的雙層索引

測試與驗證

1. 同步準確性測試

• 定期比對數據源與索引，避免漏同步
• 設置數據一致性檢查點
• 監控同步延遲和失敗率

2. 效能測試

• 模擬大量增量事件，測量延遲
• 測試高併發更新場景
• 驗證系統在不同負載下的表現

3. 回滾測試

• 測試當錯誤數據進入索引時，能否快速恢復
• 驗證版本切換的完整性
• 測試部分失敗的恢復機制

決策清單

在設計增量同步系統時，考慮以下因素：

• [ ] 數據源的變更頻率高嗎？（高 → 串流；低 → 批次）
• [ ] 是否需要即時性？（需要 → Webhooks / MQ）
• [ ] 是否有合規/審計需求？（需要 → 版本控制必須）
• [ ] 資料庫是否支援 CDC？（支援 → 最佳選擇）
• [ ] 系統能承受多少延遲？（低延遲 → 串流處理）
• [ ] 儲存成本敏感嗎？（敏感 → 避免過多版本保留）

實施建議

階段1：基礎同步

• 實現基本的 API Polling 或 Webhooks
• 建立簡單的增量更新機制
• 確保基本的數據一致性

階段2：效能優化

• 引入訊息佇列提升可靠性
• 實現批次處理提升效率
• 加入監控和告警機制

階段3：企業級功能

• 完整的版本控制系統
• 高可用和災難恢復
• 細粒度的權限控制

想想看

1. 同步策略選擇：如果知識庫每天有 1% 文件更新，在延遲要求和系統複雜度之間如何平衡？

2. 故障恢復設計：當增量同步管道處理過程中斷時，如何確保沒有數據丟失且避免重複處理？