Schmerzpunkt-Identifikation
Deep Searcher löst dieses Problem durch einen dreifachen Optimierungsmechanismus, da technische Dokumente eine Menge Jargon und Codeschnipsel enthalten, die von herkömmlichen Suchwerkzeugen oft semantisch verzerrt werden.
Optimierungsprogramm
- Auswahl des Einbettungsmodells::
- Code2vec wird für die Dokumentation von Codeklassen empfohlen.
- BERT-Basis wurde für die theoretische Dokumentation ausgewählt - Vorverarbeitung der Daten::
- Extrahieren Sie die API-Parametertabellen aus der Dokumentation
- Hinzufügen von Typ-Anmerkungen zu Codeblöcken - hybride Suchstrategie::
- Schlüsselwortsuche sorgt für Rückruf
- Vektorsuche verbessert Genauigkeit
- Einrichten einer Whitelist für Domänenterminologie
Schritte zur Umsetzung
- Konfigurieren Sie die multimodale Einbettung im Konfigurationsmodul
- Verwendung von Datenpartitionen zur Speicherung verschiedener Dokumenttypen
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
query("解释XXX函数参数")Testwirkung
Validierungsmetriken
- Der mittlere reziproke Rang (MRR) erreicht 0,82+
- Die ersten 3 Ergebnisse sind 90%+
- Jargon-Erkennungsgenauigkeit 95%+
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Searcher: Effiziente Suche nach privaten Unternehmensdokumenten und intelligente Fragen und AntwortenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Auffindungsgenauigkeit von Deep Searcher im technischen Dokumentenmanagement optimieren?
