Maneiras de otimizar o desempenho do processamento de documentos grandes
As seguintes estratégias de otimização podem ser adotadas para os problemas de desempenho encontrados no processamento de documentos grandes:
Otimização em nível de hardware:
- Faça upgrade da memória para 16 GB ou mais, especialmente para documentos com mais de 100 páginas
- Usando GPUs NVIDIA e instalando a biblioteca faiss-gpu para acelerar a computação vetorial
- Configuração do espaço de troca para falta temporária de memória
Otimização do processamento de documentos:
- Divida documentos grandes em vários arquivos pequenos e carregue-os separadamente
- Ajuste os parâmetros de segmentação de texto para controlar o tamanho do bloco no intervalo desejado (geralmente de 256 a 512 palavras)
- Desativar a visualização ao vivo para economizar recursos
Ajustes de configuração do sistema:
- Seleção de uma versão menor do modelo (por exemplo, 1,5B em vez de 7B)
- existir
.envReduzir o número de segmentos retornados pela pesquisa em - Defina o tempo limite de processamento para evitar interferência
Para conjuntos de documentos muito grandes, recomenda-se processá-los em lotes: primeiro, armazene os documentos em um banco de dados vetorial e, em seguida, teste-os com base no banco de dados existente para evitar o processamento repetido dos mesmos documentos.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepSeek-RAG-Chatbot: um chatbot do DeepSeek RAG em execução localO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar o gargalo de desempenho no DeepSeek-RAG-Chatbot ao processar documentos grandes?
