私有語料管線

私有資料如何安全且持續地進入索引、通過查詢權限被找到，並在來源更新或刪除後維持一致；重點是資料生命週期，不重複介紹 RAG 檢索技法。

私有語料搜尋的邊界與架構：先決定資料能去哪裡

私有語料管線的第一個決定不是選向量資料庫，而是列出資料分級、信任區、權限決策點與 freshness SLA；索引、模型和觀測系統都只能收到被允許的最小資料。

私有語料同步的核心不是定時重抓，而是用 canonical ID 固定文件身分、用來源版本與 checksum 判斷變更、用冪等 upsert 寫入，並讓 tombstone 走完所有索引的刪除傳播。

私有搜尋的授權必須在候選生成前生效，並把 ACL、刪除事件與來源版本傳到每一份衍生索引；freshness 也要用可量測的事件時間與 SLA 管理。

Repo 已有 20 題繁中／英文 golden dataset，但缺少文件層級 qrels、retrieval run、延遲原始值與執行 script；目前不能誠實報 Recall@k、MRR 或 nDCG 實測分數。本文把缺口整理成可重跑的評估契約。