DeepSieve verfügt über eine Architektur mit zwei Modi (Naive und Graph): Der Naive-Modus optimiert die Verarbeitungsgeschwindigkeit einfacher Abfragen und eignet sich für Szenarien mit nur einer Datenquelle, während der Graph-Modus eine Graphenstruktur verwendet, um die Beziehungen zwischen Daten aus mehreren Quellen zu organisieren, was sich besser für komplexe Aufgaben eignet, die quellenübergreifende Schlussfolgerungen erfordern (z. B. Korrelationsanalysen von wissenschaftlicher Literatur). Der Benutzer kann über die Umgebungsvariable RAG_TYPE zwischen den Modi umschalten. Beide Modi unterstützen die Antwortfusionsfunktion, aber der Graph-Modus verursacht einen höheren Rechenaufwand. Die Testdaten zeigen, dass der Graph-Modus die Genauigkeit im Hotpot_QA-Datensatz um etwa 181 TP3T gegenüber dem naiven Modus verbessert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepSieve: ein intelligentes RAG-Informations-Screening-Tool zur Verarbeitung komplexer AbfragequellenDie
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