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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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 20/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
- 领域
- ai, machine-learning
调研方向
从“LlamaIndex+本地部署InternLM实践”文档中的示例代码开始，复现 issue 中描述的基于 PDF 的知识库问答。分别使用原始模型、qwen7b、chatglm6b 和 bge-large-zh 对比所报告的行为，并记录问题和结果。完成标准是找出答案质量差的原因，并记录经过验证的优化方案。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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？
- 主要语言
- Python
- 星标
- 2k
- 派生
- 1.5k
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
贡献指南
这个仓库没有索引到贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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