线筛

#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
const int N = 1000000;
int prime[N],bz[N];//prime素数数组  bz[i] i是否素数 
int n,cnt = 0; 
void pri(int x){
	for(int i = 2;i < x;i++){
		if(!bz[i])
			prime[++cnt] = i;
		for(int j = 1;j <= cnt;j++){
			if(i * prime[j] > x)
				break;
			bz[i * prime[j]] = 1;
			if(i % prime[j] == 0)//关键剪枝 
				break;
		}
	}
}
int main()
{
	scanf("%d",&n);
	memset(bz,0,sizeof bz);
	pri(n);
	for(int i = 1;i <= cnt;i++)
		printf("%d\n",prime[i]);
	return 0;
}

关键剪枝:

    if(i % prime[j] == 0)
                break;

证明:

任何合数都可以写为一个素数和一个数的乘积;

设A为合数,假设A = x * y(x为素数,y为合数)

合数y = a * b;(假设a为素数)

则A = x * a * b = a * Z (Z = b * x)

证明 一个合数(y) 与一个素数(x)的乘积可以表示为一个更小的素数(a)和一个更大的合数(Z)的乘积

例如: 如果i = 8; 那么由于i%2 == 0; 因此对于i=8就只需要检查primes[1]=2即可,

         对于大于primes[1]的质数,如3,有:8*3 = 2*4*3 = 12*2
         也就是说24(8*3=24)并不需要在8时检查,在12时才检查

<think>好的,我现在需要解决用户提到的LangChain4j RAG效果差的问题,具体包括模型不理解问题、无法提取关键信息以及处理大文档时出现超时的情况。让我一步步来思考怎么处理这些问题。 首先,模型不理解问题。用户可能指的是模型在回答问题时,生成的答案不准确或者不相关。这可能和提示工程有关,引用[2]提到提示工程的重要性,可能需要优化问题描述的方式。另外,检查模型的参数设置是否正确,比如temperature调低是否能让输出更稳定,引用[3]有提到模型参数的调整。还有可能需要增强上下文的相关性,确保检索到的文档部分足够相关,引用[1]提到提取器处理相关文档部分的重要性。 然后是关键信息提取的问题。用户提到无法提取关键信息,这可能和文档分块策略有关。如果分块太大或太小,都会影响信息提取的效果。可能需要调整分块的大小和重叠区,确保信息完整。另外,是否需要使用更高级的提取方法,比如实体识别或者摘要生成,来辅助关键信息的提取。引用[1]中提到的提取器处理相关部分,可能也需要优化检索模块,提升相关性评分,确保关键部分优先处理。 处理大文档时超时的问题。大文档处理需要更多的计算资源,可能导致响应时间过长。可能的解决方法包括优化分块处理,将文档拆分成更小的块并行处理,或者引入缓存机制,避免重复处理相同内容。另外,检查是否设置了合理的超时时间,可能需要调整系统参数,或者使用异步处理来避免阻塞。引用[3]中提到的模型参数设置,可能也需要调整max_tokens等参数,控制生成的长度,减少处理时间。 综合来看,可能需要从提示工程、参数调优、文档处理优化以及系统配置几个方面入手。例如,优化问题描述,调整模型参数如temperature和max_tokens,改进文档分块策略,增加预处理步骤如摘要生成,并行处理文档块,设置合理的超时和异步处理等。 接下来要确保这些解决方案符合LangChain4j的具体实现方式。比如,在LangChain4j中如何设置模型参数,可能需要参考官方文档中的配置方法,如调用API时传递相应的参数。文档分块可能需要使用特定的文本分割器,调整chunk_size和chunk_overlap。检索部分可能需要优化检索器的top_k参数,或者引入重新排序机制,提高相关性。 此外,用户可能需要检查数据预处理是否充分,比如文档的结构化处理、元数据添加等,这些都能帮助模型更好地理解上下文。同时,处理超时问题可能需要评估硬件资源是否足够,或者考虑分布式处理来分担负载。 最后,可能需要用户进行逐步测试,比如先调整提示和参数,观察效果,再逐步优化文档处理和系统配置。通过迭代优化,逐步提升RAG的效果。</think>### LangChain4j RAG模型优化方案 #### 一、模型不理解问题的优化 1. **优化提示工程** - 在问题描述中明确指令格式(如“提取时间、事件、影响”),增强模型对任务的理解[^2]。例如: ```java String prompt = "请从以下文本中提取与汽车相关的关键发展事件,按时间顺序列出:{text}"; ``` - 通过少量示例(Few-Shot Learning)引导模型理解模式: ```java prompt += "\n示例:2023年,某公司发布电动汽车X,续航突破1000公里。"; ``` 2. **调整模型参数** - 降低`temperature`(如设为0.3)减少随机性,提高`top_p`(如0.9)增强稳定性[^3]: ```java ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder() .temperature(0.3) .topP(0.9) .build(); ``` 3. **增强上下文相关性** - 在检索阶段增加元数据过滤(如文档类型、时间范围),确保返回内容与问题强相关[^1]。 --- #### 二、关键信息提取优化 1. **改进文档分块策略** - 使用语义分块而非固定长度分块,结合`RecursiveCharacterTextSplitter`: ```java TextSplitter splitter = new RecursiveCharacterTextSplitter(500, 50); // 块大小500,重叠50 ``` - 添加摘要字段,每块文本生成3-5句摘要辅助提取。 2. **优化检索模块** - 采用**两阶段检索**(召回+重排序): ```java Retriever retriever = new HybridRetriever(embeddingStore, sparseRetriever); ``` - 提升检索相关性权重,例如对标题、首段内容赋予更高分数。 --- #### 三、大文档处理与超时问题 1. **分块并行处理** ```java List<CompletableFuture<Result>> futures = chunks.stream() .map(chunk -> processAsync(chunk, executor)) .collect(Collectors.toList()); CompletableFuture.allOf(futures).join(); ``` 2. **异步流水线设计** - 预处理阶段:离线生成文档向量和元数据 - 实时阶段:仅执行检索和生成步骤 3. **硬件与配置优化** ```java EmbeddingModel embeddingModel = AllMiniLmL6V2EmbeddingModel.builder() .maxSegmentLength(128) // 降低计算负载 .build(); ``` --- #### 四、验证与监控 1. 建立测试集评估指标: - 关键信息召回率(>85%) - 响应时间(<5秒/千字) 2. 使用LangChain4j的调试模式分析处理链路: ```java LangChain4j.enableDebugLogging(); ```
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