zhangjizhong

> 主要是以下 3 方面可以优化： > > 1. 优化 text_split 算法，使匹配出的结果作为上下文时能够提供更合理的推理/回答依据； > 2. 优化 embedding 模型，提升语义向量化的效果，使得语义匹配过程中能够匹配出最满足要求的文本段落作为上下文； > 3. 优化 LLM 模型，使得给定提问相同情况下，得到更理想的推理/回答结果。 你好，请问 text_split 算法相关的优化经验有哪些，分块的大小对效果的影响评估过吗？ embedding向量化与语言有关吗？比如上下文是英文的，用中文提问，同样的embedding可行吗？ 多轮对话是否可以利用langchain的Conversational Memory能力优化呢？