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DeepSeek-RAG-Chatbotで大規模なドキュメントを処理する際のパフォーマンスのボトルネックを克服するには?

2025-09-05
AIアンサー
1.7 K

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)
  • ある.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。

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

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DeepSeek-RAG-Chatbotで大規模なドキュメントを処理する際のパフォーマンスのボトルネックを克服するには?
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