如何提高英文文档的准确率？

[atomsi]

大家好，
因为行业内资料都是英文的，pdf为主，缺省配置感觉回答准确率不高。自己做了一些尝试：

1. embedding：改为bge-large-en
2. splitter：改为SpacyTextSplitter
   但效果不是很理想，想听听大家的建议，谢谢

[dosubot[bot]]

嘿，@atomsi！很高兴再次看到你在这里提问。希望你一切都好！

针对您的问题，我有以下几点建议可以帮助提高Langchain-Chatchat应用处理英文文档（主要是PDF）的准确率：

1. 调整块大小和重叠大小：在upload_docs和update_docs函数中，chunk_size和chunk_overlap参数对于如何将文档分割成可处理的部分至关重要。如果默认设置不能得到满意的结果，可以考虑调整这些值。较小的块可能会捕获更多的细节，而较大的块可能会更好地理解上下文。

2. 自定义文档预处理：在上传和处理文档之前，您可能需要实现自定义的预处理步骤。这可能包括清理文本，删除页眉和页脚，或处理PDF中的特殊格式。虽然提供的代码并没有直接显示预处理步骤，但您可以修改upload_docs函数，在文档被保存和向量化之前包含这样的过程。

3. 尝试不同的嵌入模型：虽然您已经尝试将嵌入改为'bge-large-en'，但其他模型可能会为您的特定数据集提供更好的结果。可以考虑尝试Langchain库中可用的各种模型，甚至训练一个定制的模型，以适应您的特定领域的文档。

4. 增强文档向量化：在recreate_vector_store函数中，embed_model参数用于指定嵌入模型。确保您使用的模型适合英文文本。此外，zh_title_enhance参数表明有功能可以增强标题，可能是针对中文文本的。如果有类似的功能可用于英文或可以开发，可能会提高文档的理解和表示。

5. 查看并优化向量存储设置：recreate_vector_store函数还提到了vs_type和not_refresh_vs_cache等参数。确保向量存储类型（vs_type）最适合您的使用场景。决定是否刷新向量存储缓存（not_refresh_vs_cache）也会影响性能和准确性，特别是如果您的文档集经常变化。

6. 利用自定义文档：update_docs函数允许包含自定义文档（docs参数）。这个功能可以用来手动改进或调整被向量化的文档内容，通过确保处理最相关和格式良好的内容，可能会提高准确性。

7. 调试和日志分析：利用日志功能（例如，logger.error，logger.warn）来分析在文档处理过程中出现的任何错误或警告。这可以提供关于可能影响准确性的文档格式，编码或处理的潜在问题的洞察。

8. 反馈循环：实现一个反馈机制，收集用户对文档准确性的反馈，并使用这些数据来不断优化您的模型，预处理和向量化策略。

请记住，提高准确性通常是一个迭代的过程，需要尝试不同的配置和策略，找出最适合您特定数据集和应用需求的方法。

相关文档：

• server/knowledge_base/kb_doc_api.py
• configs/kb_config.py.example

Sources

• server/knowledge_base/kb_doc_api.py
• configs/kb_config.py.example

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[zRzRzRzRzRzRzR]

换成英语的embedding模型吧，bge-zh是中文的，你可以用m3
然后，你可以查看一下你提问的是不是英语，语言要相同。
切片的话你可以尝试段落切分

[wowkie83]

请问有解决这个问题吗？我遇到了相似的问题，换了支持多语言的embedding模型（bge-m3），切片正确、英文数据库、英文提问的情况下，也会出现中文回答的情况，想问下有没有解决方法了？

[wowkie83]

@zRzRzRzRzRzRzR 求解答