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？
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- ai, machine-learning
調査の方向性
「LlamaIndex+本地部署InternLM实践」ドキュメントのサンプルコードから始め、issue に記載されている PDF ベースのナレッジベース質問応答を再現します。元のモデル、qwen7b、chatglm6b、bge-large-zh を使った場合の報告された挙動を比較し、質問と結果を記録します。完了条件は、回答の質が低い原因を特定し、検証済みの最適化を文書化することです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
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？
- 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
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
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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