在檢索增強生成（RAG）應用中，選擇合適的文字嵌入模型往往決定了系統成效。此篇文章從作者實際測試經驗出發，點出繁體與簡體中文在embedding模型上的差異，以及chunk size、chunk overlap等參數設定對結果的影響。文章指出雖然市面上不少模型都自稱中文最強，但最終效果仍需透過真實場景驗證才能定論。
文中介紹了如何在AnythingLLM中替換embedding模型，包括直接使用Ollama下載的現有模型，或自行撰寫API來導入更適合的選項。例如作者實測將微軟推出的multilingual-e5-large透過Hugging Face或本地端Docker架設整合進AnythingLLM，結果展現出在繁體中文檢索上比許多現成模型更精準。相較於部分嵌入模型找不到文件、只能閒聊的情況，e5-large不僅能鎖定關鍵字，還能準確對應相關文本，甚至在特定案例中展現出超乎預期的效果。
文章同時提醒讀者，模型效能並非絕對，實際應用結果會隨資料內容與任務需求而異。因此，開發者除了參考評測報告，更應持續進行自家場景的驗證。結論指出，AnythingLLM具備高度彈性，能支援多種開源嵌入模型，開發者可依需求替換與比較，找出最適合的方案。整體來看，文章不僅提供技術操作流程，更帶出一個核心訊息：繁體中文RAG的品質，必須透過多次實驗與調整，才能真正達到最佳效果。
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