性能挑战
直接使用LLM处理长文档存在显著延迟，测试显示处理45万字符需要15分钟，难以满足生产环境需求。
zChunk优化策略
- 局部推理优化：仅在语义边界不明确时调用全模型
- logprobs采样：通过概率阈值(
--threshold=0.7)避免重复计算 - 并行管道Verwertung
Ray框架实现多文档并行处理
Beschleunigtes Programm
- 硬件层面：建议使用A100显卡并开启
--fp16Paradigma - 代码层面：1) 启用
--use_kv_cache减少重复计算 2) 设置--batch_size=8 - 架构层面：对超过10万字符的文档建议先使用NaiveChunk预分割
实测显示优化后450k字符处理时间可缩短至3分钟内
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelzChunk: eine generische semantische Chunking-Strategie basierend auf Llama-70BDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样克服大模型分块方案的计算效率瓶颈？
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