dsRAG (Document-Specific Retrieval Augmented Generation) ist eine leistungsstarke Retrieval-Engine, die sich auf die Verarbeitung unstrukturierter Daten konzentriert und speziell für komplexe Abfrageszenarien mit dichten Texten wie Finanzberichten, juristischen Dokumenten und akademischen Abhandlungen optimiert ist. Seine technischen Kernvorteile spiegeln sich in drei Aspekten wider:
- semantische SegmentierungIntelligente Dokumentenstrukturierung durch LLM
- Automatische KontexterstellungBlocküberschriften mit Kontexten auf Dokumentenebene und Absatzebene erstellen
- Extraktion relevanter SegmenteDynamische Kombination zusammengehöriger Textblöcke zur Bildung vollständigerer semantischer Einheiten
Im Vergleich zum traditionellen RAG-System erreicht dsRAG im FinanceBench-Benchmark-Test eine Genauigkeit von 96,6%, was eine dreifache Verbesserung gegenüber der traditionellen Lösung (32%) darstellt. Dieser Unterschied ist vor allem darauf zurückzuführen, dass das herkömmliche RAG-System bei der Verarbeitung langer Dokumente dazu neigt, kontextuelle Verknüpfungen zu verlieren, während dsRAG durch seinen schrittweisen Verarbeitungsansatz die semantische Kohärenz der Dokumente effektiv aufrechterhält.
Das System verfügt über eine modulare Architektur, die eine flexible Konfiguration von Komponenten wie Vektordatenbanken, eingebetteten Modellen und Reordern unterstützt und sowohl hohe Leistung als auch gute Skalierbarkeit ermöglicht.
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