Cosine similarity 和 relevance 在一整類情境系統性背離：否定詞（NevIR 上多數 IR 模型 ≤ 隨機）、精確識別碼、數值門檻、邏輯組合（SoTA 模型在 LIMIT 上 recall@100 < 20）——其中一部分是單向量範式的理論上限，換大模型無解。補救順序：hybrid BM25 → reranker（Anthropic 實測 −67%）→ 上游 metadata 路由 → 領域微調 / multi-vector。
查詢「美人照鏡 5.11b，推薦類似難度路線」，結果回來的全是名字像的路線而不是難度像的。根因是 dense embedding 把多個屬性壓進同一個向量，名稱的稀有性壓過了難度信號。解法：metadata pre-filter + query rewriting + score fusion 三層防線。
Embedding 模型的選擇直接影響 RAG 的搜尋品質。BGE-M3 的多語言訓練、1024 維向量、同系列 Reranker，是繁中 RAG 的實用選擇。
向量搜尋抓語義，BM25 抓關鍵字，兩者用 RRF 融合才能同時照顧模糊查詢和精確術語。
用 LLM 先生成一份「理想答案」，再把這份假設文件 embed 去搜尋，比直接搜尋查詢本身效果更好。
快取不只能比對完全一樣的查詢，語義相近的問題也能命中快取，省下整個 RAG pipeline 的執行。