超越微調：RAG（檢索增強生成）技術如何提升長文件的術語一致性？
核心現狀診斷
“傳統 LLM 的上下文視窗有限，翻譯至文件末尾時，往往會遺忘開頭所定義的縮寫或特定譯法。”
根本原因剖析
1
動態知識庫建構
在翻譯過程中，商譯 AI 會即時提取已確認的關鍵術語與短語，並將其向量化儲存於臨時 RAG 知識庫中。這相當於 AI 擁有一個即時的「短期記憶」。
2
上下文檢索注入
當 AI 遇到新的模糊詞彙時，檢索系統會回溯先前段落，查找是否有相關定義或已翻譯的範例，並將其作為 Prompt 的一部分注入模型。這確保第 100 頁的譯法與第 1 頁完全一致。
3
跨文件一致性
對於企業版用戶，RAG 範圍可擴及整個專案資料夾。翻譯文件 B 時，AI 可參考文件 A 中的術語決策，實現整個專案集的一致性。
最終解決方案總結
運用 RAG 技術，我們解決了 AI 翻譯中最棘手的『健忘』問題，特別適用於技術手冊與長篇小說。