チャレンジの内容
学術論文には数式、図表、参考文献などの複雑な要素が含まれている。従来のパーサーは構造化された情報を失いがちであった。dsRAGは次のような解決策を提供する：
多次元的治療プログラム
- フォーマット適応型構文解析内蔵のPDFパーサーは数式ブロックを保持し、MarkdownプロセッサーはLaTeX環境を認識します。
- メタデータ・インジェクションを経由して）著者や機関などに関する情報を検索次元として自動的に抽出する。
extract_metadata=True(オープン) - チャートのオルトテキストの処理: ダイアグラムの説明のテキストをメインテキストとの関連で保存します。
コンクリート作業
- 混合フォーマットをサポートする知識ベースを作成する：
kb = KnowledgeBase('paper_db', support_formats=['pdf','md']) - 用紙を追加する際に種類を指定する：
kb.add_document('paper.pdf', doc_type='academic')トリガーの特別処理 - リファレンス・トラッキングを有効にする：
query('citation:Attention Is All You Need')検索可能な引用パラグラフ
高度なテクニック
合体arXiv APIは、自動更新と定期的な使用を可能にします。kb.refresh()最新の研究を同期させる
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
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