Simbaのconfig.yamlファイルは、システムの中核となる設定モジュールで、以下のカスタマイズ可能な重要なパラメータが含まれています：
LLM関連の設定：
- モデルプロバイダーの選択（OpenAIまたはOllama）
- 使用するモデルを指定する（例：gpt-4o）
- パラメータ設定の生成（温度、max_tokensなど）
コンフィギュレーションの埋め込みと検索：
- 埋め込みモデルの選択（HuggingFaceまたはOpenAI）
- ベクター・ストレージ・タイプの構成
- チャンク・パラメーターの調整（chunk_sizeとchunk_overlap）
パスの設定：
- プロジェクト基本カタログ
- マークダウン文書の保存パス
- FAISSインデックス保管場所
機能スイッチ：
- パーサーの有効／無効
- Celeryタスクシステムの構成
これらのパラメータを変更することで、ユーザーはシステムが知識を処理する方法、使用するモデル、およびさまざまなシナリオのニーズを満たすためのストレージ構造を完全に制御することができます。
この答えは記事から得たものである。シンバ：文書整理のためのナレッジマネジメントシステムで、あらゆるRAGシステムにシームレスに統合されます。について
