NodeRAGの検索結果を最適化するためには、以下の点から始めることができる：
- データの準備： 入力データに豊富なメタ情報（著者、日付など）が含まれていることを確認する。推奨フォーマットは構造化JSON。
- 設定を取得する： 複雑なクエリの場合は、詳細設定で "グラフの強化 "または "グラフの充実 "機能を有効にすることができます。
- コンフィギュレーションの調整： 上級ユーザーは、config.yamlファイルを編集して、ノードの重みやエッジのタイプなどのパラメーターを調整することで、検索戦略を最適化できる。
- インクリメンタルアップデート： 定期的に新しいデータをインポートすることで、特に動的なコンテンツを扱う場合に、ダイアグラムの構造を最新の状態に保つことができます。
- モデルの統合： LLaMA、GPTなどの大規模モデルのAPIやローカルパスを合理的に設定し、生成されるコンテンツの質を向上させる。
検索結果が不正確な場合は、データの品質をチェックするか、検索の深度を上げるか、公式文書でパフォーマンス最適化の提案を参照することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。NodeRAG：正確な情報検索と生成のための異種グラフベースのツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " NodeRAGの検索結果を最適化するには？
