DeepSieveは、異種データソースからの回答の融合を強化するために、以下の方法を提供します：
- 標準化された前処理SQLテーブル、JSONログなどのデータが正しくフォーマットされ、一貫してエンコードされていることを確認する。
- インテリジェント・ルーティング・メカニズム構造化データ（例：SQL）や非構造化データ（例：Wikipedia）を最適なプロセッサに自動的に割り当てる。
- フュージョン・キュー・チェックquery_{i}_fusion_prompt.txtのフュージョンロジックを分析し、必要であれば手動で調整する。
- パラメーター調整に関する推奨事項: -max_reflexion_times 2 パラメータを使用すると、フュージョンに失敗した結果をシステムが自動的に再試行します。
- データ検証outputs/{rag_type}_{dataset}/ディレクトリにある中間結果ファイルを見て、融合異常を特定する。
特別な推奨事項：ビジネス分析のシナリオでは、テキストデータ（ウィキペディア）との関連付けや融合の前に、数値データ（SQLテーブルなど）の正確性を検証することを優先することができる。
この答えは記事から得たものである。DeepSieve：複雑なクエリーソースを処理するためのRAGインテリジェント情報スクリーニングツールについて
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