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复杂查询需求。其核心架构通过三项创新技术实现突破：首先采用语义分段技术，利用大语言模型对文档进行智能切分；其次运用Automatic context generation机制，动态创建包含多层次上下文的文本块；最后实施相关段提取算法，在查询时智能组合关联文本。这三种技术的协同作用使得其在FinanceBench基准测试中达到96.6%的准确率，相较传统RAG方案提升超过200%。系统支持通过模块化组件自由组合检索流程，包括主流向量数据库、嵌入模型和重排序器的灵活配置，为专业级知识检索场景提供完整解决方案。
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