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如何改善异构数据源（SQL+JSON+维基百科）的答案融合质量？

2025-08-19

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DeepSieve提供以下方法来提升异构数据源答案融合效果：

标准化预处理：确保SQL表格、JSON日志等数据格式正确且编码统一
智能路由机制：系统自动将结构数据（如SQL）与非结构数据（如维基百科）分配到最优处理器
融合提示检查：分析query_{i}_fusion_prompt.txt中的融合逻辑，必要时可手动调整
参数调优建议：使用–max_reflexion_times 2参数允许系统对融合失败的结果自动重试
数据验证：查看outputs/{rag_type}_{dataset}/目录下的中间结果文件，识别融合异常点

特别建议：对于商业分析场景，可优先验证数值型数据（如SQL表格）准确性，再与文本数据（维基百科）进行关联融合。

本答案来源于文章《DeepSieve：处理复杂查询源的RAG智能信息筛选工具》

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