本文深入探討檢索增強生成（RAG）技術中關鍵的「文件分割」步驟。說明檔案切割如何影響AI回答問題的準確度，並分享日常金融等應用場景。同時提供三大優化資料處理的實用技巧，助您打造高質素的AI智能助理。

本文指出高達七成的RAG系統在進入生產環境後會失效，揭示了Demo與實戰之間的巨大鴻溝。主要的失敗原因包括知識漂移、檢索衰退、無關資訊轟炸及評估鴻溝。為了解決這些問題，文章介紹了專家提出的實戰策略，如採用混合搜尋、圖譜RAG強化檢索、實施架構演進追蹤，以及建立自動化評估循環。成功的關鍵在於將RAG從靜態工具轉變為適應性系統，確保穩定性與業務價值。