3.7 KiB
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Tabelle 1: Alle Parameter, die Retrieval beeinflussen (mit Kurz-Erklärung)
| Ebene | Ort | Parameter | Standard / aktuell | Zweck / Einfluss |
|---|---|---|---|---|
| Config | ModelGenerationConfig | retrievalMaxChunks | (dein Wert) | Wie viele Chunks maximal ans LLM gehen (Output-Limit). |
| Config | ModelGenerationConfig | retrievalVectorTopK | (dein Wert) | Wie viele Vector-Hits initial geholt werden (Recall-Breite). |
| Retriever | NdjsonHybridRetriever | HARD_MAX_CHUNKS | 200 | Harte Obergrenze für retrievalMaxChunks (Safety-Limit). |
| Retriever | NdjsonHybridRetriever | HARD_MAX_VECTORK | 200 | Harte Obergrenze für retrievalVectorTopK/topK (Safety-Limit). |
| Retriever | NdjsonHybridRetriever | VECTOR_SCORE_THRESHOLD | 0.40 | Qualitäts-Gate: Vector-Treffer darunter werden verworfen (stärkster Präzisionshebel). |
| Retriever | NdjsonHybridRetriever | List-Mode TopK | max(vectorTopKBase*3, 80) | Bei Listenfragen wird TopK stark erhöht für bessere Dokumentabdeckung. |
| Retriever | NdjsonHybridRetriever | isListQuery() | Heuristik | Aktiviert Dokument-Ranking statt reinem Chunk-Ranking. |
| Retriever | NdjsonHybridRetriever | Dedup-Normalisierung | whitespace-normalized | Entfernt Duplikate im finalen Chunk-Set. |
| Tags | TagRoutingService | DEFAULT_TOPK | 8 | Anzahl der geprüften Tag-Vector-Hits. |
| Tags | TagRoutingService | MIN_BEST_SCORE | 0.10 (empf. 0.25) | Ab welchem Tag-Score ein Bonus aktiviert wird. |
| Tags | TagRoutingService | MAX_CANDIDATE_DOCS | 200 | Maximale Anzahl Dokumente, die als Tag-Kandidaten gelten dürfen. |
| Tags | NdjsonHybridRetriever | TAG_SCORE_BONUS | z. B. 0.08 | Bonus auf Vector-Score bei Tag-Match (nur Ranking, kein Gate). |
| Query | QueryCleaner | clean($prompt) | implizit | Beeinflusst Embedding stark (Token-Normalisierung/Entfernung). |
| Vector | VectorSearchClient | search($query, topK) | implizit | Liefert Roh-Scores und Trefferverteilung (Basis des Rankings). |
| Tag Vector | TagVectorSearchClient | search($query, DEFAULT_TOPK) | implizit | Bestimmt, ob und welche Tags matchen (Bonus-Aktivierung). |
Tabelle 2: Auswirkungen bei Änderung der Parameter
| Parameter | Wenn erhöht | Wenn gesenkt | Typischer Effekt / Risiko |
|---|---|---|---|
| retrievalMaxChunks | Mehr Kontext, höhere Antworttiefe | Kompaktere Antworten, evtl. Wissensverlust | Zu hoch → Token/Noise-Risiko |
| HARD_MAX_CHUNKS | Erlaubt größere Kontexte | Strenger Kontext-Limit | Sicherheitsparameter |
| retrievalVectorTopK | Mehr Recall, breitere Kandidatenbasis | Weniger Recall, präziser aber evtl. Lücken | Zu hoch → mehr Noise |
| HARD_MAX_VECTORK | Größere Suchräume möglich | Strenger begrenzt | Sicherheitsparameter |
| VECTOR_SCORE_THRESHOLD | Höhere Präzision, weniger schwache Treffer | Mehr Treffer, aber mehr Rauschen | Zu niedrig → Bonus wirkt stärker |
| List-Mode TopK | Bessere Listenabdeckung | Listen evtl. unvollständig | Zu hoch → Noise |
| isListQuery | Häufigerer Dokumentmodus | Seltener Dokumentmodus | Fehlklassifikation möglich |
| QueryCleaner Aggressivität | Stabilere Suche, weniger Noise | Mehr Originalbegriffe | Zu aggressiv → Informationsverlust |
| DEFAULT_TOPK (Tags) | Mehr Tag-Kandidaten | Weniger Tag-Kandidaten | Zu hoch → Bonus häufiger aktiv |
| MIN_BEST_SCORE | Bonus seltener (nur starke Tag-Matches) | Bonus häufiger (auch schwache Matches) | Haupthebel gegen „Tags zu mächtig“ |
| MAX_CANDIDATE_DOCS | Mehr Dokumente erhalten Bonus | Weniger Dokumente erhalten Bonus | Zu hoch → Bonus verwässert |
| TAG_SCORE_BONUS | Tags pushen Ranking stärker | Tags pushen kaum | Zu hoch → Dominanz-Risiko |
| Dedup-Normalisierung | Weniger Dopplungen | Mehr Redundanz | Beeinflusst Vielfalt, nicht Relevanz |