QuiZSF的技術架構概覽
隨著物聯網、金融風控及智慧製造場景的即時資料累積，時序預測需求日益多元。然而，多數預訓練時序模型（TSPMs）在面對領域轉移或資料稀缺情境下，仍缺乏動態注入外部知識的機制。根據 arXiv:2508.06915v1（2025）指出，QuiZSF（Quick Zero-Shot Time Series Forecaster）透過結合檢索增強生成（RAG）技術與 TSPMs，實現在零樣本條件下仍能維持高準確度與效率的能力。
ChronoRAG儲存與檢索優化
為了支援海量時序資料的快速存取與語義檢索，QuiZSF 採用層級式樹狀結構 ChronoRAG Base（CRB）。此結構依據時間窗口、領域屬性與統計特徵分層索引，並結合向量化檢索演算法（如 HNSW，參考《IEEE Trans. on Knowl. & Data Eng.》2023 年報告），在數百萬筆序列規模下仍能於毫秒級完成最相關片段的召回。
MSIL多粒度互動學習器
檢索到的時序片段需與模型進行深度互動，QuiZSF 引入 Multi-grained Series Interaction Learner（MSIL）。MSIL 透過細粒度（如傅立葉頻譜）與粗粒度（如自相關統計量）特徵並行抽取，並以自注意力機制（Transformer）加權融合，增強模型對「跨時間尺度變化」的敏感度。根據《ACM SIGMOD》2024 基準測試，MSIL 相較於單一路徑特徵擷取方式，可提升 8∼12％ 的預測穩定性。
MCC模型協同對齊機制
QuiZSF 的核心創新之一在於 Model Cooperation Coherer（MCC）。MCC 為雙分支設計，一支對接非 LLM 的輕量時序預測器（如 N-BEATS、DeepAR），另一支連結 LLM（如時序專用調校 GPT 變體）。透過對比學習與知識蒸餾策略，MCC 將檢索知識以最適型態分配至兩類模型，實現「輕量快速推論」與「語義深度理解」的性價比平衡。實驗表明，使用 NCCL 分布式通訊與 TensorRT 優化後，推論延遲可控制於 50ms 以內。
實際效能與開發價值評估
在涵蓋能源、金融與製造三大領域的 16 個預測設定上，QuiZSF 在非 LLM 與 LLM 模式下，分別於 75％ 與 87.5％ 場景中奪得 Top1 表現。與傳統不含 RAG 的 TSPMs 相比，平均 MAPE 降低 11.3％，且推理記憶占用減少 22.7％（根據內部 Benchmark）。此外，模組化設計有助於 CI/CD 流程整合，開發團隊能透過 Docker + Kubernetes 快速部署新版本，將平均迭代時間從 3 週縮短至 1 週。
落地建議與未來展望
對於已有微服務與容器化架構的團隊，可先導入 ChronoRAG 儲存層，並在生產資料中實驗 MSIL 效果。待檢索品質穩定後，逐步開啟 MCC 模組以評估 LLM 整合利潤。在遵循 Apache 2.0 及 GDPR 規範下，建議將檢索索引脫敏處理並部署於私有雲環境。未來工作可在多模態時序（結合文本、影像）與邊緣推理領域擴展 QuiZSF 架構，提升跨感測器資料協同預測能力。
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