怎样解决本地知识库与AI模型协同工作时检索效率低下的问题？

2025-08-30

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問題の背景

传统本地知识库常面临检索速度慢、语义理解不足等痛点。Klee通过集成LlamaIndex技术实现高效检索。

インテリジェント・インデックス・ビルディング：上传文件（PDF/TXT等格式）后自动生成分层索引结构，支持语义检索
检索增强：在对话界面勾选”Use Knowledge Base”，AI会优先检索知识库内容生成回答
パフォーマンス・チューニング::
1. 限制单文件大小（建议＜10MB）
2. 对大型文档进行分块处理（通过修改服务端chunk_size参数）
3. 定期清理无效索引（在Knowledge页面操作）

开发者可通过修改service/llamaindex_config.py调整：
1. chunk_overlap比例（默认20%）
2. 相似度阈值（默认0.7）
3. 启用GPU加速检索（需配置CUDA环境）