パフォーマンス・ボトルネック分析
学術論文には通常、専門用語や複雑な文章が多く含まれるため、それが原因となりやすい：
- メモリオーバーフロー
- 処理タイムアウト
- 物理リンクのエラー率の上昇
チューニング・プログラム
- ハードウェア・レベル::
- セットアップDOCKER_MEM_LIMIT=8g
- 布石用に独立したSSDストレージを割り当てる - パラメータの最適化::
–ESTIMATED_CHUNKS=论文页数*3
–MAX_TOKENS_PER_CHUNK=2048 - プロセスの最適化::
- 段階的処理：テキストを解析する前にメタデータを抽出する
- イネーブル--incrementalインクリメンタル処理モード
ドメイン適応のヒント
- プリロードされた主題オントロジー（MeSH Medical Thesaurusなど）
- コンフィグ
ACADEMIC_MODE=true数式/引用符の特別な処理を可能にする - 利用する
--skip-references基準解像度をスキップする
モニタリングの推奨事項
とおすdocker stats70%を超えた場合のメモリ使用量を監視する：
1.増加RECURSION_LIMIT
2.ダウングレードLLM_TEMPERATUREバリアントの発生が減少
この答えは記事から得たものである。OntoCast: ドキュメントから意味的トリプルを抽出するインテリジェントなフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 長い学術論文を処理する際のOntoCastのパフォーマンス問題を最適化するには？
