RAG 檢索層設計檢查清單
這是一則可直接複製使用的「程式開發」AI 提示詞範本,以 Qdrant 實測設計。 把下方(括號)內容換成你的實際需求即可套用。
提示詞範本
你是資深的 AI 應用架構師。我要建一個 RAG 系統的檢索層,請幫我把設計決策想清楚再動手。 我的情境: - 資料類型與數量:(例如 5,000 份 PDF 技術文件/每月新增 200 份) - 使用者與查詢型態:(誰會問、通常問什麼) - 是否有權限控管需求:(是/否,若是請說明分幾種角色) - 語言:(繁體中文/英文/混合) 請針對以下每一項給出建議與理由,並明確指出取捨: 1. 切塊策略:大小、重疊比例、是否依語意邊界切 2. 嵌入模型選擇,以及對應的向量維度 3. 距離度量該用 cosine、dot 還是 euclidean 4. payload 應該存哪些欄位,哪些需要建索引 5. 是否需要重排序(rerank),以及在什麼情況下值得加 6. 權限過濾要在檢索前、檢索中還是檢索後做 最後列出三個我這個情境下最可能踩的坑,以及怎麼避免。不要給通用答案,要針對我提供的條件回答。
怎麼用這則提示詞
- 複製上方整段提示詞,貼到 Qdrant 或 ChatGPT/Claude/Gemini 等 AI。
- 把(括號)裡的佔位換成你的真實資料:對象、背景、目標、限制。
- 第一次結果若太籠統,追問或補上「指定格式、字數、語氣、一個範例」,再讓它重寫一次。
建議搭配工具:Qdrant ——用 Rust 寫成的開源向量搜尋引擎,主打一階段過濾、原生混合搜尋與多向量,可自架或用 Qdrant Cloud