パフォーマンス・ボトルネック分析
dsRAGはFinanceBenchで96.61 TP3Tの精度を検証しており、その最適化パスには以下が含まれる：
主要技術の応用
- カスタマイズされた埋め込みモデル一般的な埋め込みモデルではなく、法律分野固有の埋め込みモデル（LexNLP Embeddingsなど）を選択する。
- 強制セグメンテーション戦略設定
max_segment_length=500法律文書の個別コーディングの確保 - ハイブリッド検索モードセマンティック検索を従来のキーワード検索と組み合わせることで、(キーワード検索を通じた)
hybrid_search=True(パラメータ有効）
実施手順
- 知識ベースを初期化する：
kb = KnowledgeBase('legal_db', embed_model='LexNLP') - 連鎖的にファイルを追加する：
kb.add_document('contract.docx').add_document('clause.md') - 関連性フィードバックを有効にする：
query('termination clause', expand_terms=True)自動拡張の類義語
ほら
定期的な使用を推奨kb.optimize()インデックスを再構築し、相互参照を処理するためにauto_context_modelとしてGPT-4とペアリングする。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 法律文書クイズシステムの精度を90%以上に向上させるには？
