和 AI 一起寫長篇小說，前面定好的設定總是越來越模糊。為了解決這個問題，我做了 TypeTak 的設定辭典「世界」，並把過程中的考量和選擇一篇篇寫下來。

AI 為什麼會忘記小說前面的內容

AI 會忘記長篇小說前面的內容，是因為它一次能讀的分量有上限。原稿超過這個分量，AI 就看不到前面的部分，只能回頭去找另外記下來的東西。在我看來，找的方法有兩種：一種是找出意思相近的段落補進來的 RAG，另一種是讀事先整理好的檔案。

我正在開發一款叫 TypeTak 的 AI 寫作編輯器，作家在這裡和代理（一起工作的 AI）合寫小說。為了讓 AI 在長篇小說裡不忘記前面定好的設定，我做了一部設定辭典：世界。設定整理在這裡，AI 需要時就來查。這個系列按時間順序，記錄世界是怎麼做出來的。

第一篇回到世界還不存在的時候，寫下我當時怎麼思考：該怎麼讓 AI 記住小說前面的內容，又該在兩條路之間選哪一條。

一次能讀的分量有上限

AI 模型一次能讀的範圍叫作上下文視窗。每個模型的視窗大小不同，也一年比一年大，但連載一旦超過一百章，就很難每次都把整份原稿放進去。就算放得進去，成本也很高。

視窗夠大，問題也還在。2026 年 3 月發表的研究〈Lost in Stories〉測量了 AI 寫長篇故事時，有多常寫出和前面設定矛盾的句子。矛盾最常出現在事實（誰擁有什麼）和時間（什麼時候發生了什麼），而且集中在故事中段，比開頭和結尾都多。（arXiv）

作家實際碰到的情況是這樣：第 3 章左臂受傷的主角，到了第 10 章卻用雙手揮劍；原本說話客氣有禮的配角，不知不覺就開始沒大沒小。

所以處理長篇小說的 AI 工具，都得回答同一個問題：放在視窗外的前文，需要時要怎麼讓 AI 重新找來讀？我看到的答案有兩個。

方法一：RAG，照意思找就找不到累積下來的東西

RAG 會先把原稿切成小塊存起來，再找出和正在寫的場景意思相近的片段，一起交給 AI。像公司內部文件或客服問答這種答案完整寫在某一段裡的情況，它很好用。

但我認為小說會卡在這裡。故事需要的不是相似的句子，而是累積下來的結果。

問「主角的左臂現在是什麼狀態」，RAG 會找來好幾段提到「左臂」的文字：受傷的場景、纏繃帶的場景、痊癒的場景混在一起，卻不會告訴你哪一段才是現在。像「兩個角色為什麼鬧翻」這種跨好幾章累積起來的原因，任何一段都沒有寫全，照意思去找只會拿到碎片。

照意思找，能回答「跟什麼相似」，卻回答不了「到目前為止累積了什麼」。所以我決定不把 RAG 當成記憶的核心。

方法二：檔案，能順著連結走，卻沒有格式

另一條路，是把設定另外整理成檔案，讓 AI 去讀。這和作家自己做設定集是同一個想法。常見的做法是維基：每個角色、每個地點各有一篇文件，彼此用連結串起來。

吸引我走向檔案的是連結。在維基裡，可以從「主角」跳到「主角的師父」，再跳到「師父受傷的事件」。不管意思是否相近，都能順著相連的東西走下去。要找累積下來的故事，這種方式比較合適。

不過檔案也有兩個弱點。

• 沒有格式。放著讓 AI 自由發揮，每篇文件的樣子都不一樣。AI 照樣讀得懂，人要瀏覽、修改卻很不方便。作家沒辦法確認的設定集，用起來不能放心。
• 不整理就會越堆越亂。寫原稿的過程中，設定會一直變。每次變動都不整理的話，同一個角色會多出兩篇文件，或是互相矛盾的內容留在同一篇裡。互相矛盾的設定集，比沒有還糟。

最後決定走檔案這條路

把兩條路放在一起看，答案是檔案。RAG 的限制來自方法本身，檔案的兩個弱點看起來卻是可以解決的問題。

• 沒有格式，就訂一套格式：人讀起來順眼，AI 也能自己填。
• 不整理就會亂，就把整理變成一項固定的工作：同一個對象不會出現兩次，改過的設定會放回該放的位置。

說起來容易。解決這兩個問題花的時間比預期長，最後做出來的檔案，就是現在 TypeTak 的世界。

下一篇談第一個問題：格式。我是在 NamuWiki（韓國最大的維基網站）找到線索的。不同的人寫的大量作品條目，為什麼長得幾乎一樣？我從那裡帶走了什麼？下一篇再說。

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