Esse problema pode ser resolvido de forma eficaz com o uso da estrutura DeepSieve. A solução é a seguinte:
- Decomposição de consultasDivisão de consultas complexas em vários subproblemas simples para um processamento preciso
- Roteamento de subquestõesAtribuição automática de ferramentas ou fontes de dados apropriadas com base no tipo de dados (por exemplo, consulta a banco de dados ou recuperação de texto)
- Dois modos de pesquisa para escolherModo Naive: Use o modo Naive para consultas simples e o modo Graph para consultas complexas.
- Mecanismos de reflexãoDetecta automaticamente as pesquisas com falha e as tenta novamente (até duas vezes) para aumentar a taxa de sucesso
- análise de registrosVerifique os arquivos query_{i}_results.jsonl e overall_results.json no diretório outputs/ para otimizar a estratégia de recuperação.
Etapas de implementação: instalar o ambiente Python → configurar a chave da API → selecionar o modo RAG adequado → definir os parâmetros relevantes (por exemplo, -decompose e -use_routing) → executar para analisar os registros.
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema da recuperação ineficiente de consultas complexas em dados de várias fontes?
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