Drei Strategien zur Verbesserung der Dokumentenverarbeitungsleistung in RAG-Systemen
Die folgenden Optimierungsmaßnahmen können ergriffen werden, um das Problem der langsamen Dokumentenverarbeitung und des hohen Speicherverbrauchs zu lösen:
- Strategisches ChunkingChunking-Strategie: Wählen Sie eine Chunking-Strategie je nach Art des Dokuments (z. B. Recherchestrategie für wissenschaftliche Arbeiten).
- Selektive MerkmalsextraktionExtrahieren Sie nur wesentliche Merkmale (Schlüsselwörter/Entitäten) mit dem Parameter -extractors.
- ParallelverarbeitungstechnikFügen Sie den Parameter -workers 4 hinzu, um Multithreading zu aktivieren.
Beispiel für spezifische Optimierungsbefehle:
- Effiziente Verarbeitung der technischen Dokumentation: uv run python rag/cli.py ingest tech_docs/ -strategy technical -extractors keywords -workers 4
- Speicheroptimierter Modus: Parameter -low-memory hinzufügen, um Streaming-Verarbeitung zu aktivieren
Ergänzende Vorschläge: PDF-Dokumente lassen sich mit dem Tool pre-pdfcpu in Kapitel aufteilen und dann stapelweise importieren!
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLlamaFarm: ein Entwicklungsrahmen für den schnellen lokalen Einsatz von KI-Modellen und -AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Effizienz der Dokumentenverarbeitung in einem RAG-System optimiert werden?
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