O DeepSieve garante a confiabilidade da recuperação por meio de um mecanismo de três camadas:
- Mecanismos preventivosVerifique se todas as bibliotecas dependentes (por exemplo, scikit-learn) estão com a versão correta durante a instalação e configure uma chave de API LLM válida
- Garantias de tempo de execuçãoAtivar o parâmetro de reflexão (-use_reflection -max_reflexion_times 2) permite a tentativa automática de recuperação com falha
- diagnóstico após o fatoVerifique se há entradas de falha nos registros; os problemas comuns incluem:
1. caminho incorreto para a fonte de dados - verifique o endereço do banco de dados no arquivo de configuração
2. limitação do fluxo da API - ajuste a frequência da consulta ou a chave de atualização
3. consulta de ambiguidade - otimização da formulação do problema original - Ajuste de desempenhoSe falhar repetidamente, tente alternar os tipos de RAG (ingênuo/gráfico) ou simplificar a complexidade da consulta
Dica prática: quando aplicado no campo biomédico, recomenda-se adicionar extensões de sinônimos para termos padrão, o que pode reduzir as falhas de pesquisa devido a diferenças terminológicas.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepSieve: uma ferramenta de triagem de informações inteligentes RAG para processar fontes de consulta complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como posso resolver completamente o problema de respostas incompletas devido a buscas fracassadas no sistema RAG?
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