identificação de pontos problemáticos
O Deep Searcher resolve esse problema usando um mecanismo de otimização tripla, já que os documentos técnicos contêm muitos jargões e trechos de código, que geralmente são semanticamente distorcidos pelas ferramentas de pesquisa comuns.
Programa de otimização
- Seleção de modelos incorporados::
- O Code2vec é recomendado para documentação de classes de código.
- O BERT-base foi selecionado para a documentação teórica - Pré-processamento de dados::
- Extraia as tabelas de parâmetros da API da documentação
- Adição de anotações de tipo a blocos de código - estratégia de pesquisa híbrida::
- A pesquisa de palavras-chave garante a recuperação
- A pesquisa vetorial aumenta a precisão
- Configuração de uma lista de permissões de terminologia de domínio
Etapas de implementação
- Configure a incorporação multimodal no módulo de configuração
- Uso de partições de dados para armazenar diferentes tipos de documentos
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
query("解释XXX函数参数")efeito do teste
Métricas de validação
- O Mean Reciprocal Rank (MRR) atinge 0,82+
- Os 3 primeiros resultados atingiram 90%+
- Precisão no reconhecimento de jargões 95%+
Essa resposta foi extraída do artigoDeep Searcher: recuperação eficiente de documentos privados da empresa e perguntas e respostas inteligentesO
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