O dsRAG é um mecanismo de busca otimizado para dados não estruturados, especialmente bom para lidar com as complexas necessidades de consulta de textos intensivos, como relatórios financeiros, documentos jurídicos, artigos acadêmicos e assim por diante. Sua arquitetura principal alcança avanços por meio de três tecnologias inovadoras: em primeiro lugar, ele usa otécnica de segmentação semânticausando um modelo de linguagem grande para dividir e analisar documentos de forma inteligente; e, em segundo lugar, aplicando oGeração automática de contextopara criar dinamicamente blocos de texto que contenham vários níveis de contexto; e, por fim, implementar o mecanismoAlgoritmo de extração de segmentos relevantesO sistema suporta a combinação livre de componentes modulares para combinar de forma inteligente textos relacionados durante a consulta. A sinergia dessas três tecnologias permite que ele atinja uma precisão de 96,6% no teste de benchmark FinanceBench, uma melhoria de mais de 200% em comparação com a solução RAG tradicional. O sistema oferece suporte à combinação livre do processo de recuperação por meio de componentes modulares, incluindo a configuração flexível de bancos de dados vetoriais convencionais, modelos incorporados e reordenadores, o que fornece uma solução completa para os cenários de recuperação de conhecimento profissional. A solução completa para cenários de recuperação de conhecimento profissional.
Essa resposta foi extraída do artigodsRAG: um mecanismo de recuperação para dados não estruturados e consultas complexasO
