好的，我们开始今天的讲座，主题是“JAVA 文档拆分粒度不当导致结果差？Chunk Size 与 Overlap 调优”。 文档拆分在很多NLP应用中至关重要，例如问答系统、文档摘要、语义搜索等等。在这些应用中，我们通常需要将长文档分割成更小的块（chunks），以便模型能够更好地理解和处理。 然而，如果拆分粒度不当，可能会导致信息丢失、上下文割裂，最终影响模型的性能。 今天，我们将重点探讨如何调整 chunk size 和 overlap 这两个关键参数，以优化 JAVA 文档的拆分效果。 一、文档拆分的重要性 在深入chunk size和overlap调优之前，我们先回顾一下文档拆分的重要性。考虑这样一个场景：你有一个长篇JAVA API文档，你想构建一个问答系统，让用户可以提问关于特定类或方法的问题。如果直接将整个文档输入到模型中，可能会面临以下问题： 超出模型上下文长度限制： 大部分语言模型都有最大输入长度限制。 信息稀释： 长文档中可能包含大量与用户问题无关的信息，导致模型难以聚焦。 计算效率低下： 处理长文档需要更多的计算资源和时间。 因此，我们需要将文档分割成更小的chu …
探讨 JavaScript 打包工具中的 Chunk Hash, Content Hash 和 Named Chunks 在缓存优化中的作用。
Alright folks, settle down, settle down! Welcome to "Webpack Wizardry: Hashing Your Way to Browser Cache Bliss!" I’m your friendly neighborhood JavaScript guru, ready to demystify the magical world of chunk hashes, content hashes, and named chunks. Buckle up, because we’re about to dive deep into the caching strategies that’ll make your web apps scream with speed! The Cache Conundrum: Why Bother? Let’s face it, nobody likes a slow website. Every millisecond coun …
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