ペインポイントの特定
技術文書には専門用語やコードスニペットが多く含まれており、一般的な検索ツールでは意味的に偏ってしまうことが多いため、Deep Searcherはトリプル最適化メカニズムを使用してこの問題を解決します。
最適化プログラム
- 埋め込みモデルの選択::
- コードクラスの文書化にはCode2vecを推奨する。
- 理論的な文書化にはBERT-baseが選ばれた - データ前処理::
- ドキュメントからAPIパラメータテーブルを取り出す
- コードブロックに型アノテーションを追加する - ハイブリッド検索戦略::
- キーワード検索で想起を確実に
- ベクトル検索で精度向上
- ドメイン用語のホワイトリストの設定
実施手順
- 設定モジュールでマルチモーダル埋め込みを設定する
- データ・パーティションを使って異なるドキュメント・タイプを保存する
- とおす
query("解释XXX函数参数")試験効果
検証メトリクス
- 平均相互順位（MRR）が0.82+に達する
- 最初の3件が90%+にヒット
- 専門用語認識精度 95%+
この答えは記事から得たものである。ディープサーチャー：企業の私文書の効率的な検索とインテリジェントなQ&Aについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 技術文書管理でDeep Searcherの検索精度を最適化するには？
