Problemanalyse
Große Seiten (z. B. lange Artikel, Seiten mit mehreren Bildern) können zu Verzögerungen bei der Verarbeitung oder zu abgeschnittenen Inhalten führen.
Optimierungsprogramm
- chunkingSpegel hat einen eingebauten Chunking-Mechanismus, dessen Parameter über eine Konfigurationsdatei eingestellt werden können:
[processing](Einheit: Zeichen)
chunk_size=2000overlap=200(Gewährleistung der kontextuellen Kohärenz zwischen den Chunks)
- Auswahl des Modells::
- Lokale leichte Modelle: z.B.
gemini-flash-liteGeeignet für schnelle Reaktion - Leistungsstarke Modelle in der Cloud: für hohe Qualitätsanforderungen
gpt-4-turbo
- Lokale leichte Modelle: z.B.
- Vorbehandlungsfiltration: Das Stichwort einfügen
忽略广告和导航栏usw., um ungültige Inhalte zu reduzieren.
Hardware-Empfehlungen
Wenn große Webseiten häufig verarbeitet werden:
1. einrichten für Pythonexport TOKENIZERS_PARALLELISM=truebeschleunigtes Partizip (Rechnen)
2. SSD-Speicher verwenden, um die IO-Latenz zu verringern
3. die GPU-Beschleunigung berücksichtigen (erfordert die Installation der CUDA-Version von Torch)
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSpegel: Nutzung von KI zur Umwandlung von Webseiten in ein umfassendes Browsing-ErlebnisDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich die Leistung von Spegel bei der Bearbeitung großer Webseiten verbessern?
