O Deep Searcher é uma ferramenta altamente modular que suporta uma ampla variedade de componentes técnicos:
- Banco de dados vetorial:O Milvus é suportado nativamente e também pode ser adaptado a outros bancos de dados vetoriais compatíveis.
- Modelos de incorporação:Uma variedade de modelos de incorporação, como o BERT, é compatível com a conversão de texto em representações vetoriais.
- Grandes modelos de linguagem:Compatível com DeepSeek, OpenAI e outros LLMs convencionais para geração de perguntas e respostas e conteúdo.
A escolha da configuração correta requer a consideração dos seguintes fatores:
- Escala de dados:Embora pequenas bases de conhecimento possam usar configurações leves, os dados corporativos em grande escala exigem bancos de dados vetoriais de maior desempenho e modelos incorporados.
- Requisitos de velocidade de resposta:Os cenários com altos requisitos de tempo real podem precisar sacrificar um pouco da precisão para obter uma resposta mais rápida.
- Requisitos de segurança:Dados altamente confidenciais podem exigir um cenário de implantação de modelo totalmente off-line.
- Considerações orçamentárias:Algumas APIs de LLM comerciais (por exemplo, OpenAI) incorrem em taxas de uso, enquanto alternativas de código aberto (por exemplo, DeepSeek) podem reduzir os custos.
O design flexível do Deep Searcher permite que os usuários alternem facilmente entre diferentes combinações de componentes por meio de arquivos de configuração. Recomenda-se realizar testes em pequena escala inicialmente para encontrar a solução de configuração que melhor atenda às necessidades da empresa antes da implementação em grande escala.
Essa resposta foi extraída do artigoDeep Finder: projeto de código aberto para pesquisa de inferência profunda usando conhecimento localO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais componentes técnicos são compatíveis com o Deep Searcher e como escolho a configuração correta?
