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怎样解决本地知识库与AI模型协同工作时检索效率低下的问题?

2025-08-30 1.6 K

问题背景

传统本地知识库常面临检索速度慢、语义理解不足等痛点。Klee通过集成LlamaIndex技术实现高效检索。

优化实施方案

  • 智能索引构建:上传文件(PDF/TXT等格式)后自动生成分层索引结构,支持语义检索
  • 检索增强:在对话界面勾选”Use Knowledge Base”,AI会优先检索知识库内容生成回答
  • 性能调优
    1. 限制单文件大小(建议<10MB)
    2. 对大型文档进行分块处理(通过修改服务端chunk_size参数)
    3. 定期清理无效索引(在Knowledge页面操作)

进阶技巧

开发者可通过修改service/llamaindex_config.py调整:
1. chunk_overlap比例(默认20%)
2. 相似度阈值(默认0.7)
3. 启用GPU加速检索(需配置CUDA环境)

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