實測將 AI 編譯器錯誤解釋存入向量資料庫的 RAG 效果

2026 年 11 月 12 日，在 MLH Global Hack Week 的 Builders Week 期間，Build Buddy 專案的作者對 AI 解釋存入向量資料庫後的 RAG 檢索效果進行了實測。此前一週，該專案持續收集 AI 模型對 C# 編譯器錯誤的解釋，這些解釋質量並不一致，部分內容正確，部分則以很確定的方式給出錯誤結論。

本次實測將 12 條真實的編譯器錯誤 AI 解釋存入向量資料庫，並用 RAG 系統的方式進行檢索，這些解釋分別由 Gemma 3 4B 和 Grok 4.7 在活動期間生成。作者對每條解釋逐一做了人工稽核，將其判定為正確、錯誤或不一致，並使用 nomic-embed-text 在本地完成嵌入。

實測結果顯示，語義檢索能夠有效區分程式碼表現相似、但成因不同的編譯器錯誤。目前這一測試停留在已完成檢索驗證、給出上述結論的階段，材料未涉及後續迭代或更大規模的驗證。