Methoden zur Verbesserung der Wirksamkeit der Suche im RAG-System
Die Verwendung von Simba verbessert den Abruf in drei Dimensionen:
- Modell-OptimierungLeistungsstarke Einbettungsmodelle wie BAAI/bge-base-de-v1.5 können in config.yaml ausgewählt werden.
- Optimierung der VektorspeicherungUnterstützung von FAISS und anderen effizienten Vektordatenbanken, set collection_name zur Verwaltung verschiedener Wissenssammlungen.
- Parameterabstimmungk-Wert des Abfrageabschnitts anpassen, um die Anzahl der zurückgegebenen Ergebnisse zu steuern (Standardwert 5 Chunks).
Schritte zur Umsetzung:
- Ändern Sie die llm-Konfiguration, bevor Sie sie auf dem Backend ausführen, und wählen Sie das entsprechende OpenAI- oder Ollama-Modell
- Setzen Sie die entsprechende chunk_size (Standardwert 512) und chunk_overlap (Standardwert 200)
- GPU-Beschleunigung kann bei der Bereitstellung über Docker-compose angegeben werden (ändern Sie den Geräteparameter in cuda)
- Regelmäßiger Test der Abrufzeit und -genauigkeit über die /api/v1-Schnittstelle
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSimba: ein Wissensmanagementsystem für die Organisation von Dokumenten, das sich nahtlos in jedes RAG-System integrieren lässt.Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich die Genauigkeit und Effizienz der Recherchen im RAG-System verbessern?
