2M大小的PDF文档上传到LangChain-ChatGLM知识图谱中,大致需要的时间

对于将2M大小的PDF文档上传到LangChain-ChatGLM知识图谱中,大致需要的时间如下:

  • PDF到文本的提取转换:若PDF内容主要为文本,此步骤约需要1-2分钟。

  • 提取的文本经过预处理与分析:此步骤需要对文本进行分词、命名实体识别等处理,约需要2-5分钟。

  • 抽取文本中的结构化知识(实体、关系等)保存在图数据库中:对于2M文字,此步骤约需要5-10分钟。

  • 知识图与模型串联,使模型能利用新知识进行响应:这一步通常无需手动操作,模型在后台学习新知识,大约需要10-30分钟。

所以对一个普通2M PDF文档来说,整个上传并使LangChain-ChatGLM模型学习 吸收新知识的过程,大致需要10-30分钟。

需要注意的时:

  • 文本复杂程度影响预处理时间
  • 服务器性能会影响各个步骤的执行时间
  • 更大文档需要相对更长时间完成解析和学习
  • 模型学习新知识是异步进行的,只是大致时间

总体而言,对一个2M PDF来说,LangChain-ChatGLM可以在半小时内完成知识吸收,这与实际应用需求相匹配。更大文件相应需要更长时间。

相关推荐
新加坡内哥谈技术8 分钟前
Meta计划借助AI实现广告创作全自动化
运维·人工智能·自动化
西猫雷婶37 分钟前
pytorch基本运算-导数和f-string
人工智能·pytorch·python
Johny_Zhao38 分钟前
华为MAAS、阿里云PAI、亚马逊AWS SageMaker、微软Azure ML各大模型深度分析对比
linux·人工智能·ai·信息安全·云计算·系统运维
顽强卖力39 分钟前
第二十八课:深度学习及pytorch简介
人工智能·pytorch·深度学习
述雾学java40 分钟前
深入理解 transforms.Normalize():PyTorch 图像预处理中的关键一步
人工智能·pytorch·python
武子康41 分钟前
大数据-276 Spark MLib - 基础介绍 机器学习算法 Bagging和Boosting区别 GBDT梯度提升树
大数据·人工智能·算法·机器学习·语言模型·spark-ml·boosting
要努力啊啊啊43 分钟前
使用 Python + SQLAlchemy 创建知识库数据库(SQLite)—— 构建本地知识库系统的基础《一》
数据库·人工智能·python·深度学习·自然语言处理·sqlite
武子康44 分钟前
大数据-277 Spark MLib - 基础介绍 机器学习算法 Gradient Boosting GBDT算法原理 高效实现
大数据·人工智能·算法·机器学习·ai·spark-ml·boosting
中杯可乐多加冰1 小时前
【解决方案-RAGFlow】RAGFlow显示Task is queued、 Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required.
人工智能·大模型·llm·rag·ragflow·deepseek