痛点识别
技术文档包含大量专业术语和代码片段，通用检索工具常出现语义偏差。Deep Searcher通过三重优化机制解决该问题。
Optimization solutions
- 嵌入模型选型::
• 代码类文档推荐使用code2vec
• 理论文档选用BERT-base - Data preprocessing::
• 提取文档中的API参数表格
• 对代码块添加类型注释 - hybrid search strategy::
• 关键词检索保证召回率
• 向量检索提升准确率
• 设置领域术语白名单
Implementation steps
- 在configuration模块配置多模态嵌入
- 使用数据分区存储不同文档类型
- pass (a bill or inspection etc)
query("解释XXX函数参数")test effect
验证指标
• Mean Reciprocal Rank(MRR)达到0.82+
• 前3结果命中率90%+
• 专业术语识别准确率95%+
This answer comes from the articleDeep Searcher: Efficient Retrieval of Enterprise Private Documents and Intelligent Q&AThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化Deep Searcher在技术文档管理中的检索准确度？
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