背景
Deep Searcherは、LLMとベクトルデータベース技術を組み合わせることで、プライベートデータの検索効率を大幅に向上させることができる。
コアソリューション
- ベクター・データベースの展開Milvusのようなベクターデータベースを導入し、企業ドキュメントをベクターストレージに変換。
- データ分割戦略30%+の検索速度を向上させるために、クエリ時にpartition_nameを指定します。
- ハイブリッド検索モードキーワードフィルタリング＋ベクトル類似度計算の組み合わせ（推奨構成比3：7）
- パフォーマンス最適化インデックスタイプをIVF_FLATに設定し、nlistパラメータをデータ量の1/1000に設定する。
操作例
コンフィグ設定時に追加：
milvus_params': {.
index_type': 'IVF_FLAT'、
'metric_type': 'L2'。
'params': {'nlist': 1024}。
}
この答えは記事から得たものである。Deep Finder: 局所的知識を利用した深層推論検索のためのオープンソースプロジェクトについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 組織内の非効率なデータ検索の問題を解決するには？
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