Um die Suchergebnisse von NodeRAG zu optimieren, kann man von den folgenden Aspekten ausgehen:
- Aufbereitung der Daten: Stellen Sie sicher, dass die Eingabedaten umfangreiche Metainformationen enthalten (z. B. Autor, Datum usw.); das empfohlene Format ist strukturiertes JSON.
- Einstellungen abrufen: Erhöhen Sie die Suchtiefe entsprechend (2-3 Sprünge), für komplexe Abfragen können Sie in den erweiterten Einstellungen die Funktion "Graphenerweiterung" oder "Graph enrichment" aktivieren.
- Anpassungen der Konfiguration: Fortgeschrittene Benutzer können die Suchstrategie optimieren, indem sie die Datei config.yaml bearbeiten, um Parameter wie Knotengewichte und Kantentypen anzupassen.
- Inkrementelle Updates: Durch den regelmäßigen Import neuer Daten bleibt die Diagrammstruktur auf dem neuesten Stand, insbesondere bei der Arbeit mit dynamischen Inhalten.
- Modell der Integration: Angemessene Konfiguration von APIs oder lokalen Pfaden für große Modelle wie LLaMA, GPT usw., um die Qualität der generierten Inhalte zu verbessern.
Wenn Sie Ungenauigkeiten beim Abruf feststellen, empfiehlt es sich, die Datenqualität zu überprüfen, die Abruftiefe zu erhöhen oder in der offiziellen Dokumentation Vorschläge zur Leistungsoptimierung zu finden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelNodeRAG: Ein auf heterogenen Graphen basierendes Werkzeug für die genaue Informationsbeschaffung und -generierungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich die NodeRAG-Abfrageergebnisse optimieren?
