Ask AI 怎麼找到文章：Planner、Hybrid Retrieval 與 Retry
Ask AI 先由 Planner 抽出 intent、complexity 與 1–4 個搜尋詞，再依查詢型態走 metadata、BM25、Vectorize 與 RRF；第二輪搜尋會加入 Critic gaps，並關閉第一次才允許的 BM25 short circuit。
#vector-search
9 篇文章問「我想找入門的ai課程」卻回 0 筆？RAG 中文分詞與資料鏈路脫節除錯實戰
在 Ask AI 輸入「我想找入門的ai課程」顯示搜尋文章 0 筆並觸發拒答，底部的延伸閱讀卻精準推薦相關文章。第一輪修正中文斷詞、LIKE fallback 與 Vectorize 資料鏈路；第二輪再補漢字＋數字短詞、文章 metadata 檢索，以及只在 Validation／Critic 通過後顯示來源。
搜尋只回 10 筆的解法：Cloudflare D1 FTS5 與 Hybrid Search 中文召回實戰
查「認證」只有 10 筆，149 篇裡 41 篇命中被漏掉：D1 FTS5 的 unicode61 對 2 字中文失效、本地 chunks_fts 0 筆、加上硬上限 12 的共同結果；用 LIKE fallback 與拆字 OR 先把召回補回來，再補 trigram 重建與分頁。
語意相似 ≠ 檢索相關：embedding 檢索系統性失靈的情境、偵測與補救
Cosine similarity 和 relevance 在一整類情境系統性背離：否定詞（NevIR 上多數 IR 模型 ≤ 隨機）、精確識別碼、數值門檻、邏輯組合（SoTA 模型在 LIMIT 上 recall@100 < 20）——其中一部分是單向量範式的理論上限，換大模型無解。補救順序：hybrid BM25 → reranker（Anthropic 實測 −67%）→ 上游 metadata 路由 → 領域微調 / multi-vector。
當 Vector Search 把名字當難度搜：RAG 系統的 Attribute Conflation 問題
查詢「美人照鏡 5.11b，推薦類似難度路線」，結果回來的全是名字像的路線而不是難度像的。根因是 dense embedding 把多個屬性壓進同一個向量，名稱的稀有性壓過了難度訊號。解法：metadata pre-filter + query rewriting + score fusion 三層防線。
BGE-M3：為什麼這個 Embedding 模型適合繁體中文 RAG
Embedding 模型的選擇直接影響 RAG 的搜尋品質。BGE-M3 的多語言訓練、1024 維向量、同系列 Reranker，是繁中 RAG 的實用選擇。
Hybrid Search：用 BM25 + 向量搜尋彌補彼此的盲區
向量搜尋抓語義，BM25 抓關鍵字，兩者用 RRF 融合才能同時照顧模糊查詢和精確術語。
HyDE：用假設答案提升向量搜尋的 Recall
用 LLM 先生成一份「理想答案」，再把這份假設文件 embed 去搜尋，比直接搜尋查詢本身效果更好。
Semantic Caching：語義相近的問題只跑一次 RAG
快取不只能比對完全一樣的查詢，語義相近的問題也能命中快取，省下整個 RAG pipeline 的執行。