Möglichkeiten zur Optimierung der Leistung bei der Verarbeitung großer Dokumente
Die folgenden Optimierungsstrategien können für die Leistungsprobleme bei der Verarbeitung großer Dokumente eingesetzt werden:
Optimierung auf Hardware-Ebene:
- Erhöhen Sie den Speicher auf 16 GB oder mehr, insbesondere für Dokumente mit mehr als 100 Seiten
- Verwendung von NVIDIA-GPUs und Installation der faiss-gpu-Bibliothek zur Beschleunigung von Vektorberechnungen
- Konfigurieren von Auslagerungsspeicher für vorübergehende Speicherknappheit
Optimierung der Dokumentenverarbeitung:
- Große Dokumente in mehrere kleine Dateien aufteilen und diese separat hochladen
- Passen Sie die Parameter für die Textsegmentierung an, um die Blockgröße im gewünschten Bereich zu steuern (normalerweise 256-512 Wörter).
- Live-Vorschau deaktivieren, um Ressourcen zu sparen
Anpassungen der Systemkonfiguration:
- Auswahl einer kleineren Modellversion (z. B. 1,5B statt 7B)
- existieren
.envReduzieren Sie die Anzahl der von der Suche zurückgegebenen Segmente in - Legen Sie ein Zeitlimit für die Verarbeitung fest, um Staus zu vermeiden.
Bei sehr großen Dokumentenmengen empfiehlt es sich, diese stapelweise zu verarbeiten: Die Dokumente werden zunächst in einer Vektordatenbank gespeichert und dann auf der Grundlage der vorhandenen Datenbank abgefragt, um eine wiederholte Verarbeitung derselben Dokumente zu vermeiden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepSeek-RAG-Chatbot: ein lokal laufender DeepSeek-RAG-ChatbotDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann der Leistungsengpass in DeepSeek-RAG-Chatbot bei der Verarbeitung großer Dokumente überwunden werden?
