dsRAGはマイクロカーネルアーキテクチャを採用し、主に3種類のプラグイン可能なコンポーネントを提供する：
コアモジュールのサポート
- ベクトルデータベースBasicVectorDB/WeaviateVectorDB/ChromaDBなど。
- モデルの埋め込みOpenAI/Cohere/Jinaおよびその他の主要API
- 交換業者CohereReranker/VoyageReranker または無効（NoReranker）。
デザインの優位性
- 技術スタックの柔軟性企業は既存のインフラに従うことができる
- コスト管理予算に応じて価格帯の異なるAPIサービスを選択できる
- パフォーマンス・チューニング文書タイプに応じた最適なプログラムの組み合わせ（例：法律文書はCohere+Weaviateの組み合わせが適しています。）
実例は、コンポーネントを合理的に構成することによって示される：
- 60%の特許文献処理高速化
- 財務報告検索精度の向上 22%
また、非公開モデルやデータベースへのユーザーアクセスをサポートするカスタムインターフェースも備えている。
この答えは記事から得たものである。dsRAG: 非構造化データと複雑なクエリのための検索エンジンについて
