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？
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 20/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- ai, machine-learning
Línea de trabajo
Comienza con el código de ejemplo de la documentación “LlamaIndex+本地部署InternLM实践” y reproduce las preguntas y respuestas sobre la base de conocimiento basada en PDF descritas en el issue. Compara el comportamiento observado con el modelo original, qwen7b, chatglm6b y bge-large-zh, registrando las preguntas y los resultados. La tarea se considerará completada cuando se identifique la causa de las respuestas deficientes y se documente una optimización validada.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
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？
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 2k
- Forks
- 1.5k
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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