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
- 自动识别会计术语的跨文档关联
- 处理数值数据时保持单位一致性
技术实现突破
- 多级索引策略：同时建立文档结构索引和数值特征索引
- 语境敏感检索：区分”营业收入”在年报MD&A部分和财务附表的不同含义
- 动态证据链：自动关联分散在不同章节的互证信息（如附注与主表）
测试案例显示，在回答”2023年Q3毛利率变化原因”时：
- 传统RAG只能返回基础定义
- dsRAG可自动综合管理层讨论、财务数据和行业比较章节
这种深度理解能力使其成为专业领域问答的理想解决方案。
This answer comes from the articledsRAG: A Retrieval Engine for Unstructured Data and Complex QueriesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " How did dsRAG achieve an accuracy of 96.61 TP3T in the FinanceBench benchmark?
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