大型文書の最適化戦略
大容量PDFの3大パフォーマンスボトルネックに対する段階的処理ソリューションを実装する：
- セグメンテーションの最適化::
- preprocess.pyにmax_section_length=200を設定する。
- 段落の整合性を維持するために smart_chunking アルゴリズムを有効にする。
- 技術文書の章構成の自動識別
- 資源管理::
- GPUメモリ階層ロード機構の設定
- memmapテクノロジーによるメモリフットプリントの削減
- background_indexingの有効化
パフォーマンスデータ::
- 処理時間が42分（従来のプログラム）から8分に短縮
- 67%によるメモリフットプリントの削減
- 最大2000ページの単一文書処理に対応
提案スキャンしたPDFは、外部のOCRツールで前処理することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。LocalPdfChatRAG：マルチソースPDFドキュメントのローカルQ&Aをサポートするインテリジェントチャットツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 非常に長いPDF（500ページ以上）の処理パフォーマンスの問題を解決するには？
