Spaces:
Sleeping
Sleeping
Commit
·
5ebc241
1
Parent(s):
0647d48
top k = 120 + max chunk size is 4000 + max rows =5 + sim cut off = 0.35
Browse files- config.py +2 -2
- index_retriever.py +4 -4
config.py
CHANGED
|
@@ -52,8 +52,8 @@ DEFAULT_MODEL = "Gemini 2.5 Flash"
|
|
| 52 |
CHUNK_SIZE = 1500
|
| 53 |
CHUNK_OVERLAP = 128
|
| 54 |
|
| 55 |
-
MAX_CHARS_TABLE =
|
| 56 |
-
MAX_ROWS_TABLE =
|
| 57 |
|
| 58 |
CUSTOM_PROMPT = """
|
| 59 |
Вы являетесь высокоспециализированным Ассистентом для анализа нормативных документов (AIEXP). Ваша цель - предоставлять точные, корректные и контекстно релевантные ответы исключительно на основе предоставленного контекста из нормативной документации.
|
|
|
|
| 52 |
CHUNK_SIZE = 1500
|
| 53 |
CHUNK_OVERLAP = 128
|
| 54 |
|
| 55 |
+
MAX_CHARS_TABLE = 4000
|
| 56 |
+
MAX_ROWS_TABLE = 5
|
| 57 |
|
| 58 |
CUSTOM_PROMPT = """
|
| 59 |
Вы являетесь высокоспециализированным Ассистентом для анализа нормативных документов (AIEXP). Ваша цель - предоставлять точные, корректные и контекстно релевантные ответы исключительно на основе предоставленного контекста из нормативной документации.
|
index_retriever.py
CHANGED
|
@@ -46,18 +46,18 @@ def create_query_engine(vector_index):
|
|
| 46 |
|
| 47 |
bm25_retriever = BM25Retriever.from_defaults(
|
| 48 |
docstore=vector_index.docstore,
|
| 49 |
-
similarity_top_k=
|
| 50 |
)
|
| 51 |
|
| 52 |
vector_retriever = VectorIndexRetriever(
|
| 53 |
index=vector_index,
|
| 54 |
-
similarity_top_k=
|
| 55 |
-
similarity_cutoff=0.
|
| 56 |
)
|
| 57 |
|
| 58 |
hybrid_retriever = QueryFusionRetriever(
|
| 59 |
[vector_retriever, bm25_retriever],
|
| 60 |
-
similarity_top_k=
|
| 61 |
num_queries=1
|
| 62 |
)
|
| 63 |
|
|
|
|
| 46 |
|
| 47 |
bm25_retriever = BM25Retriever.from_defaults(
|
| 48 |
docstore=vector_index.docstore,
|
| 49 |
+
similarity_top_k=120
|
| 50 |
)
|
| 51 |
|
| 52 |
vector_retriever = VectorIndexRetriever(
|
| 53 |
index=vector_index,
|
| 54 |
+
similarity_top_k=120,
|
| 55 |
+
similarity_cutoff=0.35
|
| 56 |
)
|
| 57 |
|
| 58 |
hybrid_retriever = QueryFusionRetriever(
|
| 59 |
[vector_retriever, bm25_retriever],
|
| 60 |
+
similarity_top_k=120,
|
| 61 |
num_queries=1
|
| 62 |
)
|
| 63 |
|