RAGシステムにおける文書処理パフォーマンス向上のための3つの戦略
文書処理が遅い、メモリ使用量が多いという問題に対しては、以下のような最適化対策をとることができる：
- 戦略的チャンキング文書の種類に応じてチャンキング戦略を選ぶ（学術論文の研究戦略など）。
- 選択的特徴抽出extractorsパラメータで必要な特徴（キーワード/エンティティ）のみを抽出。
- 並列処理技術マルチスレッドを有効にするために-workers 4パラメータを追加する。
具体的な最適化コマンドの例：
- 技術文書の効率的な処理： uv run python rag/cli.py ingest tech_docs/ -strategy technical -extractors keywords -workers 4
- メモリ最適化モード：-low-memoryパラメータを追加し、ストリーミング処理を有効にする。
補足提案：PDF文書は、章を分割するために事前にpdfcpuツールにすることができ、その後、バッチでインポートされます！
この答えは記事から得たものである。LlamaFarm：AIモデルとアプリケーションの迅速なローカル展開のための開発フレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " RAGシステムで文書処理の効率を最適化するには？
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