DeepSieve通过三层机制确保检索可靠性：
- 预防机制：安装时确保所有依赖库（如scikit-learn）版本正确，配置有效的LLM API密钥
- 运行时保障：启用反思参数（–use_reflection –max_reflexion_times 2）允许自动重试失败检索
- 事后诊断：检查日志中的失败记录，常见问题包括：
1. 数据源路径错误 – 核对配置文件中的数据库地址
2. API限流 – 调整查询频率或升级密钥
3. 查询歧义 – 优化原始问题的表述方式 - Leistungsoptimierung：如果反复失败，可尝试切换RAG类型（naive/graph）或简化查询复杂度
实战技巧：在生物医学领域应用时，建议为标准术语添加同义词扩展，可减少因术语差异导致的检索失败。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepSieve: ein intelligentes RAG-Informations-Screening-Tool zur Verarbeitung komplexer AbfragequellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何彻底解决RAG系统中检索失败导致的答案不完整问题？
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