超越微调：RAG（检索增强生成）技术如何提升长文档的术语一致性？
核心现状诊断
“传统LLM的上下文窗口有限，翻译至文档末尾时，往往会忘记开头定义的缩写或特定译法。”
根本原因剖析
动态知识库构建
在翻译过程中，商译AI会实时提取已确认的关键术语和短语，并将其向量化存储到临时的RAG知识库中，相当于AI拥有了实时的“短期记忆”。
上下文检索注入
当 AI 遇到新的模糊词汇时，检索系统会回溯前文段落，查找相关定义或已翻译示例，并将其作为 Prompt 的一部分注入模型。这确保第 100 页的译法与第 1 页完全一致。
跨文档一致性
对于企业版用户，RAG 的应用范围可扩展至整个项目文件夹。翻译文件 B 时，AI 可参考文件 A 中的术语决策，实现整个项目集的一致性。
最终解决方案总结
通过 RAG 技术，我们解决了 AI 翻译中最棘手的“健忘”问题，尤其适用于技术手册和长篇小说。