LlamaIndex+本地部署InternLM实践RAG的时候,结果不理想,想知道怎么优化呢?
オープン
- 主要言語
- Python
- スター
- 2k
- フォーク
- 1.5k
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
我按照文档《LlamaIndex+本地部署InternLM实践》中的示例代码,使用一个pdf文件作为知识库,模型我有尝试替换成qwen7b和chatglm6b的,embed模型也换成了bge-large-zh,但是基于知识库的问答,结果比较差,想知道问题出在哪里呢,怎么优化呢?
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
調査の方向性
Start with the example code from the “LlamaIndex+本地部署InternLM实践” documentation and reproduce the PDF-based knowledge-base question answering described in the issue. Compare the reported behavior using the original model, qwen7b, chatglm6b, and bge-large-zh, recording the questions and results. Done would require identifying the cause of the poor answers and documenting a validated optimization.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python
- 領域
- ai, machine-learning
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 20/100