提升RAG系统文档处理效能的三大策略
针对文档处理慢、内存占用高等问题，可采取以下优化措施：
- 策略化分块处理：根据文档类型选择分块策略(如research策略适用于学术论文)
- 选择性特征提取：通过–extractors参数只提取必要特征(keywords/entities)
- 并行处理技术：添加–workers 4参数启用多线程处理
具体优化命令示例：
- 高效处理技术文档：uv run python rag/cli.py ingest tech_docs/ –strategy technical –extractors keywords –workers 4
- 内存优化模式：添加–low-memory参数启用流式处理
补充建议：对PDF类文档可预先用pdfcpu工具拆分章节，再分批次导入
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLlamaFarm：在本地快速部署AI模型与应用的开发框架Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样优化RAG系统的文档处理效率？
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