地域環境最適化プログラム
ローカル環境でOpenDeepSearchの検索速度を最適化するには、いくつかのレベルから始めることができます：
基本構成の最適化
- Pythonのバージョンは必ず3.10以上を使用してください。
- 依存関係の衝突を避けるため、仮想環境での実行を推奨する。
- 依存ライブラリを定期的に更新する：
pip install --upgrade -r requirements.txt
APIとモデルのチューニング
- 単純なクエリには、以下のような軽量モデルを使用します。
google/gemini-2.0-flash-001 - APIコールのタイムアウトを適切に設定し、待ち時間が長くなりすぎないようにする。
- 頻繁に使用されるクエリ結果をローカルにキャッシュすることで、ダブルカウントを削減します。
コードレベルの最適化
- ディープ・サーチの範囲と深さの制限
- バッチ・クエリーには、非同期処理メカニズムを使用する。
- 不要なロギング出力をオフにして、I/Oオーバーヘッドを減らす
主なツールとテクニック
- 利用する
cProfileパフォーマンスのボトルネックを分析する - 以下のようなアクセラレーション・ライブラリのインストールを検討する。
numbaもしかしたらnumpy - 長時間稼動するサービスには、Dockerコンテナによるデプロイメントを使用できます。
上記の方法を使うことで、スマートサーチの品質を維持しながら、ローカル操作の速度を大幅に向上させることができる。
この答えは記事から得たものである。OpenDeepSearch: 知的推論をサポートするオープンソース検索ツールについて
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