CH5 AI Prompt 互動提示詞生成系統
Part 6：疑難排解與效能優化
常見問題解決方案與系統效能調校
安裝問題
AI 服務
效能優化
🔧 安裝與啟動問題
❓ pip install 時出現錯誤
- 檢查 Python 版本 ≥ 3.12：
python --version - 使用國內鏡像：
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple - 使用虛擬環境避免權限問題
- 建立乾淨虛擬環境解決相依性衝突
❓ 瀏覽器無法訪問 localhost:5001
- 確認 Flask 是否成功啟動（查看終端機）
- 檢查防火牆是否阻擋 5001 埠
- 確認埠未被佔用，或修改
PORT=5002 - 確保使用
http://而非https://
🤖 AI 服務相關問題
❓ OpenAI API 回傳「Rate limit exceeded」
- 短期：等待一段時間後重試
- 長期：升級 API 方案或使用多 Key 輪替
- 替代：切換到 Gemini（免費額度較多）
❓ AI 生成的提示詞品質不如預期
- 提供更詳細的需求描述
- 選擇「詳細」或「超詳細」等級
- 啟用「使用知識庫增強」選項
- 使用優化功能取得改進建議
- 嘗試切換到更強的模型（GPT-4 / Gemini Pro）
📚 RAG 知識庫問題
❓ 首次啟動 RAG 服務很慢
正常現象！需要下載 Sentence Transformers 模型（約 470MB）
# 預先下載模型
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')❓ 上傳文件後搜尋不到內容
- 確認上傳成功（檢查日誌）
- 用文件中實際出現的詞彙搜尋測試
- 降低
RAG_SIMILARITY_THRESHOLD（例如 0.5） - 刪除
data/vector_store/重建資料庫
⚡ 效能優化策略
🚀
AI 生成速度
- 使用快速模型：Gemini Flash / GPT-3.5
- 減少 RAG_TOP_K（例如 5 → 3）
- 前端顯示進度指示器
- 考慮使用串流回應
🔍
RAG 搜尋速度
- 刪除無用文件減少 chunk 數
- 增大 chunk_size（500 → 1000）
- 大規模資料考慮 FAISS / Pinecone
- 實作結果快取
💾
記憶體使用
- 確認模型只載入一次（單例模式）
- 使用磁碟持久化模式
- 關閉不需要的功能：
ENABLE_RAG=false
📊
監控與診斷
- 查看 logs/app.log 日誌
- 使用系統監控工具
- 追蹤 API 回應時間
📊 系統監控
記憶體使用情況
- Sentence Transformers 模型約 500MB-1GB
- 確認沒有記憶體洩漏
- 向量資料會佔用部分記憶體
⚠️ 注意：如果記憶體持續增長，檢查是否每次請求都重新載入模型
📌 本節重點回顧
✅
問題排解要點
- 查看終端機錯誤訊息
- 確認環境配置正確
- 檢查網路與防火牆
- 善用日誌診斷問題
⚡
效能優化原則
- 選擇適合的模型
- 減少不必要的資料
- 善用快取機制
- 監控資源使用