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/WeaviateVectorDB/ChromaDB等
- 嵌入模型:OpenAI/Cohere/Jina等主流API
- 重排序器:CohereReranker/VoyageReranker或禁用(NoReranker)
设计优势
- 技术栈灵活性:企业可沿用现有基础设施
- 成本控制:根据预算选择不同价位的API服务
- 性能调优:针对不同文档类型组合最佳方案(如法律文档适合Cohere+Weaviate组合)
实际案例显示,通过合理配置组件:
- 专利文献处理速度提升60%
- 财务报告检索准确率提高22%
系统还预留了自定义接口,支持用户接入私有化模型或数据库。
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》