01 // 為什麼單純把 PDF 丟進向量資料庫會失敗?
許多公司以為做完 RAG(檢索增強生成)就能上線,結果實測時發現:當條款有年份版本差異或例外條件時,模型會把兩份不同方案的門檻混在一起回答。
- 結構化切片:入庫前先將文件拆成「適用對象、硬性門檻、例外條款、生效日期」欄位。
- 強制雙向綁定:模型每寫出一個主張 (Claim),必須在 JSON 欄位附上對應的 source_id 與原文片段。
- 決定論攔截器:後端檢查若 source_id 不存在或信心分數低於門檻,直接標記為 [需人工補件],禁止產出模糊推測。
你的團隊也有大量專業文件與SOP需要AI化嗎?
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