資訊架構設計：配合 LLM 檢索

資訊架構要配合 LLM 檢索，核心目標是將內容整理成可切分、可描述、可索引、可召回的結構，令模型更容易搵到正確片段，再用於生成答案。常見做法係將流程分成「內容準備、索引設計、檢索策略、生成輸入」四層，並以 RAG（Retrieval-Augmented Generation）作為基本架構。

設計重點

• 內容要模組化：將文件按主題、段落、章節或 FAQ 拆成細粒度 chunk，避免一段內容包含太多無關資訊。
• 每個 chunk 要有完整 metadata：例如標題、來源、日期、版本、語言、權限、主題標籤，方便過濾與排序。
• 建立雙層結構：保留原文文件庫，同時建立向量索引或搜尋索引，令系統可以做語義檢索與關鍵字檢索。
• 加入 rerank / compress：先粗召回，再排序或壓縮上下文，減少噪音，提升最終提示詞質量。
• 控制上下文粒度：chunk 太大會稀釋訊息，太細會失去語境；實務上需要根據內容類型調整。

建議的資訊架構

• 內容層

• 原始文件、知識庫、網頁、產品文檔、政策文件

• 以主題域、產品線、部門或任務分類

• 結構層

• 文件 → 章節 → 段落 → chunk

• 每層保留 parent-child 關係，方便回溯與合併上下文

• 索引層

• 向量索引：處理語義相似度

• 關鍵字索引：處理精準詞命中

• 混合檢索：提升召回率與穩定性

• 檢索層

• Query 改寫

• Top-k 召回

• rerank

• chunk 合併

• 上下文過濾

• 生成層

• 將查回片段連同指令 prompt 一併送入 LLM

• 要求模型只根據檢索內容回答，減少幻覺

實務設計原則

• 文件命名與分類要一致：避免同一概念出現多個名稱，影響召回。
• 內容要可追溯：每個 chunk 要知道來自邊份文件、邊個版本、邊一頁。
• 優先以使用者任務設計分類：例如「安裝」、「故障排查」、「定價」、「政策解釋」通常比純文件類型更適合檢索。
• 預留權限與合規欄位：若係企業知識庫，檢索前應先按權限篩選。
• 持續評估檢索效果：觀察召回率、命中率、答案正確率、上下文污染率，再調整 chunk、metadata 同排序策略。

一個簡化範例

• 文件：產品手冊
• 章節：安裝、設定、故障排除
• chunk：每個步驟或小段說明
• metadata：產品型號、版本、語言、章節、頁碼
• 檢索：先按型號與章節過濾，再做語義搜尋
• 生成：只輸入 top-k 相關 chunk，要求附上來源

簡單結論

如果要為 LLM 檢索設計資訊架構，重點唔係單純「存資料」，而係要令資料易被切分、加標籤、混合檢索、並可精準回溯來源。最實用的方案通常係 RAG + chunk 化 + metadata + 混合檢索 + rerank。

如果你想，我可以下一步直接幫你畫一個企業知識庫／網站內容／FAQ 系統的 LLM 檢索資訊架構圖。