Performance Bottleneck Analysis
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FinanceBench已验证96.6%的准确率，其优化路径包括：
关键技术应用
- 定制化嵌入模型：选用法律领域专用的嵌入模型（如LexNLP Embeddings）替代通用模型
- 强制分段策略: Settings
max_segment_length=500确保法条独立编码 - Hybrid Search Mode：结合语义搜索与传统关键词检索（通过
hybrid_search=True(Parameter enabled)
Implementation steps
- 初始化知识库：
kb = KnowledgeBase('legal_db', embed_model='LexNLP') - 链式添加文件：
kb.add_document('contract.docx').add_document('clause.md') - 启用相关性反馈：
query('termination clause', expand_terms=True)自动扩展同义词
caveat
建议定期使用kb.optimize()重建索引，并搭配GPT-4作为auto_context_model处理交叉引用。
This answer comes from the articledsRAG: A Retrieval Engine for Unstructured Data and Complex QueriesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升法律文件问答系统的准确率到90%以上？
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