知识库构建与优化

• 拆分知识库：把一个庞大的知识库按照业务场景或主题拆分成多个小知识库。这样在检索时，只需要查找相关的知识库，避免了对整个大知识库的全面检索，从而提高检索效率。比如，一个包含4000多份文档的大型知识库，可以拆分成多个小库，每个小库针对一个特定的业务领域。
• 优化文本块：在将文档切分时，要合理设置文本块的大小和重叠率。一般来说，重叠率在10%到25%比较合适。这样既能保证信息的连续性，又不会产生过多冗余信息。比如，文本块大小为500个字符，重叠率设置为15%，那么每个文本块与前一个文本块会有75个字符的重叠，这样可以确保模型在处理时能够获取足够的上下文信息。

检索过程优化

• 使用高效检索工具：采用高效的检索算法和向量数据库来加速检索过程。比如FAISS、Annoy等向量检索库，它们可以在大规模数据集上快速找到与查询向量最相似的向量，从而提高检索效率。这些工具通过构建索引结构，大大降低了在高维空间中查找相似向量的时间复杂度。
• 利用元数据过滤：在知识库中为文本切片添加元数据，如文档名称、日期、关键词等。在检索时，先根据元数据进行过滤，再进行文本检索。这样可以提高检索的准确性，同时减少模型的输入量。比如，当用户询问某个特定产品的功能时，系统可以先根据元数据筛选出相关文档，然后再进行详细检索，避免处理大量无关内容。

模型优化

• 压缩与剪枝：通过剪枝技术减少模型的大小，去除对输出影响较小的神经元连接，使模型更紧凑，同时保持核心功能。此外，还可以对模型进行量化，将参数从高精度表示转换为低精度表示，如从32位浮点数转换为16位或8位整数，减少模型的存储需求和计算量，从而提高推理速度。
• 并行化与分布式计算：利用分布式计算技术，将模型的不同部分分配到多个GPU或服务器上进行并行处理。例如，使用DeepSpeed等工具可以实现模型的并行化训练和推理，有效应对高计算复杂度的生成任务，提升推理效率，充分利用硬件资源。

系统架构优化

• 多实例部署：将应用或模型扩容为多实例，分散请求压力，提高系统性能。在高并发场景下，多个模型实例可以同时处理多个用户的请求，避免单个实例因处理不过来而导致延迟。
• 引入缓存机制：将热点数据、频繁检索的知识库内容或模型的推理结果进行缓存。这样在后续查询时可以直接从缓存中获取结果，无需重新计算或检索，节省时间。比如，对于常见问题或热门文档，系统可以预先缓存答案或相关信息，用户再次提问时直接返回缓存内容，提高响应速度。