Descrição do desafio
Os trabalhos acadêmicos contêm elementos complexos, como fórmulas, diagramas, referências etc. Os analisadores convencionais tendem a perder informações estruturadas. O dsRAG oferece a seguinte solução:
Programa de tratamento multidimensional
- Análise adaptativa de formatoO analisador de PDF integrado retém blocos de fórmulas matemáticas, o processador Markdown reconhece o ambiente LaTeX
- injeção de metadadosExtrai automaticamente informações sobre autores, instituições, etc., como dimensões de pesquisa (por meio do
extract_metadata=True(Aberto) - Manuseio do texto alternativo do gráficoDescrição do diagrama: armazena o texto da descrição do diagrama em relação ao texto principal
operação de concreto
- Crie uma base de conhecimento que suporte formatos mistos:
kb = KnowledgeBase('paper_db', support_formats=['pdf','md']) - Especifique o tipo ao adicionar um papel:
kb.add_document('paper.pdf', doc_type='academic')Acionar o tratamento especial - Ativar o rastreamento de referência:
query('citation:Attention Is All You Need')Parágrafos citados localizáveis
Técnicas avançadas
combinandoarXiv A API permite a atualização automática e o uso regular dekb.refresh()Sincronizando as pesquisas mais recentes.
Essa resposta foi extraída do artigodsRAG: um mecanismo de recuperação para dados não estruturados e consultas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar os desafios de analisar dados multimodais (PDF/LaTeX) na análise de artigos acadêmicos?
