Histórico
企业面临的数据量日益增长，传统检索方式效率低下，无法快速定位关键信息。Deep Searcher通过结合LLMs和向量数据库技术，能显著提升私有数据的检索效率。
Soluções essenciais
- 部署向量数据库：安装Milvus等向量数据库，将企业文档转化为向量存储（需500+维度获得较好效果）
- 数据分区策略：按部门/项目建立Collection分区，查询时指定partition_name提升30%+检索速度
- Modo de pesquisa híbrido：结合关键词筛选+向量相似度计算（建议配置权重比3:7）
- otimização do desempenho：配置索引类型为IVF_FLAT，nlist参数设置为数据量的1/1000
Exemplo de operação
配置config时添加：
‘milvus_params’: {
‘index_type’: ‘IVF_FLAT’,
‘metric_type’: ‘L2’,
‘params’: {‘nlist’: 1024}
}
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 " 如何解决企业内部数据检索效率低下的问题？
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