RAGシステム検索の効果を高める方法
Simbaを使用することで、3次元での検索が向上する：
- モデルの最適化BAAI/bge-base-en-v1.5のような高性能エンベッディングモデルをconfig.yamlで選択できます。
- ベクトルストレージの最適化FAISSや他の効率的なベクトルデータベースをサポートし、異なる知識コレクションを管理するためにcollection_nameを設定します。
- パラメーター・チューニング検索セクションのk値を調整し、返される結果の数をコントロールする（デフォルトは5チャンク）。
実施ステップ
- バックエンドで実行する前にllmの設定を変更し、適切なOpenAIまたはOllamaモデルを選択する。
- 適切なchunk_size（デフォルト512）とchunk_overlap（デフォルト200）を設定する。
- Docker-compose経由でデプロイする際にGPUアクセラレーションを指定できる（デバイスパラメータをcudaに変更する）
- 定期的に/api/v1インターフェイスを通じて検索時間の消費と精度をテストする。
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
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