Typische Problemszenarien
Konzepte werden in der technischen Dokumentation oft immer wieder aufgegriffen, und herkömmliche Gliederungsstrategien können die Integrität technischer Punkte zerstückeln. dsRAGs innovativer Ansatz umfasst:
Optimierungsstrategie
- Dynamische Fenstererweiterung: durch
context_window=1024Parameter steuern den Umfang der kontextuellen Assoziationen - Hierarchischer IndexaufbauErstellen eines Baumindexes von Kapiteln/Unterkapiteln (zur Verwendung in Verbindung mit dem
hierarchical=True(Parameter) - Pflege der Terminologiekonsistenz: Verwendung
term_consistency_checkerGewährleistung einer einheitlichen Auslegung von Akronymen
Prozess der Umsetzung
- Vorsegementierte Dokumente:
create_kb_from_file('manual', 'user_guide.pdf', pre_segment=True) - Erstellen Sie ein Glossar mit Fachbegriffen:
kb.add_glossary('AI', 'Artificial Intelligence') - Explizite Zuordnung zum Zeitpunkt der Abfrage:
query('How to calibrate?', link_sections=['Troubleshooting','Appendix B'])
Leistungsabwägung
Es wird empfohlen, ein Gleichgewicht zwischen der Qualität und der Geschwindigkeit des Abrufs herzustellen:
- Einsatz in der Entwicklungsphaseexhaustive_search=True
- Die Produktionsumgebung wird umgestellt aufapproximate_searchParadigma
Diese Antwort stammt aus dem ArtikeldsRAG: eine Abfragemaschine für unstrukturierte Daten und komplexe AbfragenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ein RAG-System optimiert werden, um lange kontextuelle Abhängigkeiten auf über 100 Seiten technischer Dokumentation zu handhaben?
