O dsRAG (Document-Specific Retrieval Augmented Generation) é um mecanismo de recuperação de alto desempenho voltado para o processamento de dados não estruturados, otimizado especificamente para cenários de consultas complexas com textos densos, como relatórios financeiros, documentos jurídicos e artigos acadêmicos. Suas principais vantagens técnicas estão refletidas em três aspectos:
- segmentação semânticaEstruturação inteligente de documentos por meio de LLM
- Geração automática de contextoCriar cabeçalhos de bloco com contextos em nível de documento e de parágrafo
- Extração de segmentos relevantesCombinação dinâmica de blocos de texto relacionados para formar unidades semânticas mais completas
Em comparação com o sistema RAG tradicional, o dsRAG atinge uma precisão de 96,6% no teste de benchmark FinanceBench, o que representa uma melhoria de três vezes em relação à solução tradicional (32%). Essa diferença decorre principalmente do fato de que o RAG tradicional tende a perder links contextuais ao processar documentos longos, enquanto o dsRAG mantém efetivamente a coerência semântica dos documentos por meio de sua abordagem de processamento em fases.
O sistema adota uma arquitetura modular que suporta a configuração flexível de componentes, como bancos de dados de vetores, modelos incorporados e reordenadores, permitindo alto desempenho e boa escalabilidade.
Essa resposta foi extraída do artigodsRAG: um mecanismo de recuperação para dados não estruturados e consultas complexasO
