Estratégias de otimização de documentos grandes
Implementar uma solução de processamento gradual para os três principais gargalos de desempenho de PDFs de grande volume:
- otimização da segmentação::
- Definir max_section_length=200 em preprocess.py
- Ativar o algoritmo smart_chunking para manter a integridade do parágrafo
- Identificação automática da estrutura de capítulos para documentos técnicos
- Gerenciamento de recursos::
- Configuração do mecanismo de carregamento hierárquico da memória da GPU
- Reduzir o espaço de memória com a tecnologia memmap
- Ativação de background_indexing
Dados de desempenho::
- Tempo de processamento reduzido de 42 minutos (programa tradicional) para 8 minutos
- Redução do espaço de memória em 67%
- Suporta até 2.000 páginas de processamento de um único documento
sugestãoRecomendamos o uso de ferramentas externas de OCR para pré-processar a versão digitalizada do PDF, o que pode aumentar a velocidade de processamento do 30%.
Essa resposta foi extraída do artigoLocalPdfChatRAG: ferramenta de bate-papo inteligente para dar suporte a perguntas e respostas sobre documentos PDF de várias fontes locaisO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema de desempenho de processamento de PDFs muito longos (mais de 500 páginas)?
