Deep Searcher ist ein hochmodulares Tool, das mehrere technische Komponenten unterstützt:
- Vektordatenbank:Unterstützt nativ Milvus und kann auch an andere kompatible Vektordatenbanken angepasst werden.
- Modelle einbetten:Unterstützt mehrere Einbettungsmodelle wie BERT zur Umwandlung von Text in Vektordarstellungen.
- Große Sprachmodelle:Kompatibel mit gängigen LLMs wie DeepSeek und OpenAI für die Beantwortung von Fragen und die Generierung von Inhalten.
Bei der Auswahl der geeigneten Konfiguration müssen folgende Faktoren berücksichtigt werden:
- Datenskala:Kleine Wissensdatenbanken können mit schlanken Konfigurationen auskommen, während große Unternehmensdaten leistungsstärkere Vektordatenbanken und Einbettungsmodelle erfordern.
- Anforderungen an die Reaktionsgeschwindigkeit:Szenarien, die eine hohe Echtzeitleistung erfordern, können es notwendig machen, etwas Präzision zugunsten schnellerer Reaktionszeiten zu opfern.
- Sicherheitsanforderungen:Bei hochsensiblen Daten kann eine vollständig offlinebasierte Modellbereitstellungslösung erforderlich sein.
- Budgetüberlegungen:Bestimmte kommerzielle LLM-APIs (wie OpenAI) verursachen Nutzungsgebühren, während Open-Source-Alternativen (wie DeepSeek) die Kosten senken können.
Das flexible Design von Deep Searcher ermöglicht es Benutzern, über Konfigurationsdateien mühelos zwischen verschiedenen Komponenten-Kombinationen zu wechseln. Es ist ratsam, zunächst Tests in kleinem Maßstab durchzuführen, um die für die Geschäftsanforderungen am besten geeignete Konfiguration zu ermitteln, bevor mit der vollständigen Bereitstellung fortgefahren wird.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Finder: quelloffenes Projekt für die tiefgehende Inferenzsuche mit lokalem WissenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche technischen Komponenten unterstützt Deep Searcher und wie wähle ich die richtige Konfiguration?
