As otimizações a seguir são recomendadas para cenários de dados privados, como os financeiros/médicos:
- Implementação localizadaInstalação via clone do git em vez de chamada de API para evitar a saída de dados confidenciais.
- Personalização modularDesative os módulos não essenciais (por exemplo, remova o parâmetro -use_routing) para reduzir a exposição de dados
- Configuração da fonte de dados da intranetApontar caminhos do banco de dados para servidores internos para garantir que não haja conexão com a base de conhecimento da extranet
- Controle de registroLimpeza periódica dos arquivos de resultados intermediários no diretório outputs/
- Monitoramento de desempenhoAnalisar as métricas de consumo de tempo em overall_results.txt para otimizar a eficiência das consultas SQL ou da análise de JSON.
Exemplo de implementação: um hospital que usa o esquema Graph para analisar bancos de dados de pacientes aumentou a velocidade de consulta em 40% e, ao mesmo tempo, garantiu a conformidade com a HIPAA desativando o mecanismo de reflexão (remove-use_reflection) e configurando o cache de dados.
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 otimizar o desempenho do DeepSieve em cenários de dados privados?
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