大規模文書処理のパフォーマンスを最適化する方法
大規模な文書を処理する際に発生するパフォーマンス問題に対しては、以下の最適化戦略を採用することができる：
ハードウェアレベルの最適化：
- メモリを16GB以上にアップグレード、特に100ページ以上の文書に対応
- NVIDIA GPUの使用とfaiss-gpuライブラリのインストールによるベクトル計算の高速化
- 一時的なメモリ不足のためのスワップスペースの設定
文書処理の最適化：
- 大きな文書を複数の小さなファイルに分割し、別々にアップロードする。
- テキスト分割パラメータを調整して、ブロックサイズを希望の範囲（通常は256～512語）に制御する。
- リソースを節約するためにライブプレビューを無効にする
システム構成の調整：
- より小さいモデル・バージョンの選択（例：7Bの代わりに1.5B）
- ある
.envで検索して返されるセグメントの数を減らします。 - ジャミングを避けるために処理タイムアウトを設定する
非常に大きな文書集合の場合は、一括して処理することが推奨される。まずベクトル・データベースに文書を格納し、次に既存のデータベースに基づいてクイズ処理を行うことで、同じ文書の繰り返し処理を避けることができる。
この答えは記事から得たものである。DeepSeek-RAG-Chatbot: ローカルで動作する DeepSeek RAG チャットボットについて
