Optimierungsstrategien für große Dokumente
Implementierung einer abgestuften Verarbeitungslösung für die drei wichtigsten Leistungsengpässe bei großvolumigen PDFs:
- Optimierung der Segmentierung::
- max_section_length=200 in preprocess.py einstellen
- Aktivieren des smart_chunking-Algorithmus zur Wahrung der Absatzintegrität
- Automatische Erkennung der Kapitelstruktur für technische Dokumente
- Verwaltung der Ressourcen::
- Konfigurieren des hierarchischen GPU-Speicherlademechanismus
- Reduzierung des Speicherbedarfs mit Memmap-Technologie
- Aktivieren von background_indexing
Leistungsdaten::
- Verkürzung der Bearbeitungszeit von 42 Minuten (herkömmliches Programm) auf 8 Minuten
- Geringerer Speicherbedarf durch 67%
- Unterstützt die Verarbeitung von bis zu 2000 Seiten eines einzelnen Dokuments
AnregungEs wird empfohlen, die gescannte PDF-Version zunächst mit externen OCR-Tools vorzuverarbeiten, was die Verarbeitungsgeschwindigkeit von 30% erhöhen kann.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLocalPdfChatRAG: Intelligentes Chat-Tool zur Unterstützung lokaler Fragen zu PDF-Dokumenten mit mehreren QuellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der Verarbeitungsleistung bei sehr langen PDF-Dateien (über 500 Seiten) lösen?
