Métodos para aumentar a eficácia da pesquisa do sistema RAG
O uso do Simba melhora a recuperação em três dimensões:
- Otimização de modelosModelos de incorporação de alto desempenho, como BAAI/bge-base-en-v1.5, podem ser selecionados em config.yaml.
- Otimização do armazenamento vetorialSuporte ao FAISS e a outros bancos de dados vetoriais eficientes, defina collection_name para gerenciar diferentes coleções de conhecimento.
- ajuste de parâmetrosAjuste o valor k da seção de recuperação para controlar o número de resultados retornados (padrão: 5 blocos).
Etapas de implementação:
- Modifique a configuração do llm antes de executá-la no backend e selecione o modelo OpenAI ou Ollama apropriado
- Defina o chunk_size (padrão 512) e o chunk_overlap (padrão 200) apropriados
- A aceleração de GPU pode ser especificada durante a implantação via Docker-compose (altere o parâmetro do dispositivo para cuda)
- Teste regularmente o consumo e a precisão do tempo de recuperação por meio da interface /api/v1
Essa resposta foi extraída do artigoSimba: um sistema de gerenciamento de conhecimento para organizar documentos, perfeitamente integrado a qualquer sistema RAG.O
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