dsRAG采用模块化设计理念构建弹性检索框架，其架构支持从底层存储到顶层算法的全链路定制。系统提供多向量数据库接口，兼容BasicVectorDB、Weaviate、Chroma等主流解决方案；在嵌入模型层支持OpenAI、Cohere等多厂商API；重排序阶段可配置CohereReranker、VoyageReranker等不同算法。这种开放架构允许用户根据数据特征和性能需求自由组合技术栈——例如对中文文档可选用本地化嵌入模型，对时效敏感场景可配置轻量级重排序器。知识库对象采用持久化设计，配置参数与处理结果均以标准化格式存储，支持跨会话复用和增量更新。该架构已在法律文书分析、学术文献检索等专业领域验证其灵活性优势。
本答案来源于文章《dsRAG：用于处理非结构化数据和复杂查询的检索引擎》
典型问题场景技术文档中概念常前后呼应，传统分块策略会割裂技术要点的完整性。dsRAG的创新方法包括：优化策略动...
挑战描述学术论文包含公式、图表、参考文献等复杂元素，常规解析器易丢失结构化信息。dsRAG提供以下解决方案：多...
性能瓶颈分析法律文件存在专业术语多、条款关联性强等特点，导致传统检索方法准确率受限。dsRAG在Finance...
背景与痛点传统RAG在处理财务报告等密集文本时，常因语义理解不足导致检索准确率低（如基准测试中仅32%准确率）...
作为dsRAG的核心创新之一，语义分段技术采用大语言模型对原始文档进行智能解析和结构化处理。与传统基于固定长度...
dsRAG是一款专门针对非结构化数据优化设计的检索引擎，尤其擅长处理金融报告、法律文书、学术论文等密集型文本的...
dsRAG在金融领域基准测试的卓越表现源于其针对专业文档的深度优化：行业适配设计特别优化财务报表的表格数据理解...
dsRAG采用微内核架构，主要提供三类可插拔组件：核心模块支持向量数据库：BasicVectorDB/Weav...
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