多语言支持

本章系统说明语言标记(language flag)在 RAG 系统中的生命周期:客户端语言检测 → 向量检索过滤 → Prompt 构建 → 模型生成 → UI 渲染,以及在检索阶段的回退与后续优化方向。下文将通过序列图和关键环节解析,逐步梳理多语言支持的实现细节。

原始序列图(Sequence Diagram)

在多语言 RAG 系统中,语言标记的全链路传递至关重要。下方序列图直观展示了从客户端检测到检索、回退、Prompt 构建、模型生成再到 UI 渲染的完整流程,帮助理解各环节如何协同保证语言一致性与体验稳定性。

原始序列图
原始序列图

多语言流程的每个环节都依赖于语言标记的准确传递,下面将逐步解析关键实现细节。

关键环节解析

首先,客户端需要准确检测用户所用语言,为后续流程打下基础。

客户端语言检测

最小逻辑:路径以 /en/ 开头即英文,否则中文。可扩展优先级:URL → <html lang> → meta → navigator.language → 默认 zh

语言检测完成后,内容在 Ingestion 阶段会写入元数据,便于后续检索。

Ingestion 阶段元数据写入

fast-ingest.ts 中基于文件路径推断语言写入 language 字段,随后向量条目(Vector Item)包含:{ id, vector, text, title, source, url, language },便于检索端直接用 metadata 过滤。

检索阶段则采用两级策略,确保优先返回目标语言内容。

检索阶段两级策略

检索环节采用如下两步策略:

  1. 语言过滤查询(带 filter.metadata.language,设置 500ms 超时)。
  2. 失败 / 超时 / 空结果 → 无过滤查询 + URL 二次过滤(英文优先保留 /en/,否则回退中文;中文直接排除 /en/)。

检索结果用于 Prompt 构建,语言分支确保上下文和指令一致。

Prompt 构建语言分支

buildPrompt() 根据语言切换:

  • System 角色设定文本
  • 对话历史标签(User / Assistant vs 用户 / 助手)
  • 指令用语

模型生成后,前端渲染阶段根据语言标记进行本地化处理。

回答与前端渲染

后端仅返回 { answer, sources },前端依据语言选择本地化 UI 字段(如来源标题、错误提示、按钮文案)。

为便于理解,下面提供一个伪代码示例,展示检索阶段的语言过滤与回退逻辑。

检索回退伪代码示例

以下代码演示了如何优先进行语言过滤检索,若无结果则回退并做二次过滤:

async function getRelevantDocuments(env, qvec, k, lang) {
    try {
        const filtered = await env.VECTORIZE.query(qvec, { filter: { metadata: { language: lang } }, topK: k });
        if (!filtered.matches.length) throw new Error('Empty filtered');
        return { matches: filtered.matches, usedFallback: false };
    } catch (e) {
        const all = await env.VECTORIZE.query(qvec, { topK: k });
        const post = all.matches.filter(m => lang === 'en' ? m.metadata?.url?.includes('/en/') : !m.metadata?.url?.includes('/en/'));
        return { matches: post, usedFallback: true };
    }
}

此外,系统支持手动向量更新,便于内容维护。

手动向量更新说明

通过 manual-ingest.ts 指定文件重新嵌入并 upsert:

npm run manual-ingest content/zh/blog/example/index.md

多语言支持过程中,已解决若干实际问题,具体如下。

已解决问题简述

下表总结了多语言流程优化前后的变化:

问题旧状况现状效果
语言默认不一致客户端 / 服务端判定不同统一默认 zh减少错配
回退后语料混杂中英文混合URL 二次过滤输出稳定
历史标签混乱混用英文标签分支标签上下文清晰

为进一步提升体验,建议持续优化如下方面。

改进建议概览

多语言流程仍有优化空间,建议:

  1. localStorage 记忆语言偏好。
  2. 增加显式语言切换 UI → 同步发送 language 字段。
  3. 记录 fallback / 超时指标用于可观测性。
  4. 500ms 超时设为可配置环境变量。

小结

语言标记贯穿 RAG 全链路:检测 → 元数据 → 检索过滤 / 回退 → Prompt 选择 → 渲染。通过“优先过滤 + 回退再过滤”策略确保多语言一致性,并在缺失目标语言语料时仍能平滑降级。

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