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基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识库构建（下）
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原文中文，约12900字，阅读约需31分钟。
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内容提要
本文介绍了在PubMed医学学术数据中构建知识库的步骤和优化经验，包括OpenSearch集群规模设计、索引构建实验和经验总结。
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关键要点
- 本文介绍了在PubMed医学学术数据中构建知识库的步骤和优化经验。
- 目标场景是对PubMed中的1万篇文章进行知识库构建，实现快速注入和查询。
- 资源推算包括OpenSearch集群规模设计和内存计算公式。
- 索引构建实验关注数据完整性、构建速度和查询性能。
- 实验1测试Embedding Model的吞吐能力，调整glue job的并行度和batch size。
- 实验2测试Amazon OpenSearch的摄入性能，优化索引参数设置。
- 实验3进行全流程摄入测试，确保文档完整性和高效摄入。
- 索引构建经验总结包括CPU利用率与参数的关系、客户端并行数量的影响等。
- 检索性能调优包括Segment合并和k-NN索引的预热。
- 本文为大规模知识库构建提供了实用的指导和经验总结。
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