优化大型文档处理性能的方法
对于处理大型文档时遇到的性能问题，可以采取以下优化策略：
硬件层面优化：
- 升级内存至16GB以上，特别是处理超过100页的文档
- 使用NVIDIA GPU并安装faiss-gpu库加速向量计算
- 配置交换空间以应对临时内存不足
文档处理优化：
- 将大文档拆分为多个小文件分别上传处理
- 调整文本分割参数，控制块大小在理想范围(通常256-512词)
- 关闭实时预览功能以节省资源
系统配置调整：
- 选择较小的模型版本(如1.5B代替7B)
- exist
.env中调低检索返回的片段数量 - 设置处理超时时间避免卡死
对于超大文档集，建议分批处理：先将文档存入向量数据库，再基于已有数据库进行问答，避免重复处理相同文档。
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