RAGLightの検索品質を向上させるには3つの方法がある：
- パラメタリゼーション拡大
kの値（例えば8～10に設定）は、より多くの文書断片を検索できるが、計算時間が長くなる。漸進的なテストではk=5から始めることを推奨する。 - モード選択::
- 使い始める
RAT模式とおすreflectionパラメータ（推奨値2～3） 論理的な厳密性を高めるために、反射的なステップを追加する。 - 採用
Agentic RAGなmax_steps多ラウンド検索最適化を可能にするパラメータ
- 使い始める
- モデルの埋め込みデフォルトのベクトルモデルを
all-MiniLM-L6-v2などの高品質オプションがある。VectorStoreConfigで指定されている。embedding_model歌で応えるprovider=Settings.HUGGINGFACE
注：モデルの選択は、ハードウェアの性能を考慮する必要があります。大きな組み込みモデルは、メモリ消費量を大幅に増加させる可能性があります。
この答えは記事から得たものである。RAGLight: 軽量検索拡張生成Pythonライブラリについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " RAGLightの検索結果の関連性と精度を最適化するには？
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