典型的な問題シナリオ
dsRAGの革新的なアプローチには以下が含まれます：
最適化戦略
- ダイナミックなウィンドウ拡張スルー
context_window=1024パラメータは、コンテキストの関連付けの範囲を制御する。 - 階層的インデックスの構築章-サブ章のツリー・インデックスを作成する。
hierarchical=True(パラメータ） - 用語の一貫性維持使用
term_consistency_checker略語の統一的な解釈の確保
実施プロセス
- あらかじめセグメント化された文書：
create_kb_from_file('manual', 'user_guide.pdf', pre_segment=True) - 専門用語集を設置する：
kb.add_glossary('AI', 'Artificial Intelligence') - クエリ時の明示的な関連付け：
query('How to calibrate?', link_sections=['Troubleshooting','Appendix B'])
パフォーマンス・トレードオフ
検索の質とスピードのバランスを取ることをお勧めする：
- 開発段階で使用exhaustive_search=True
- 本番環境をapproximate_searchパラダイム
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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