典型问题场景
技术文档中概念常前后呼应，传统分块策略会割裂技术要点的完整性。dsRAG的创新方法包括：
estratégia de otimização
- 动态窗口扩展: através de
context_window=1024参数控制上下文关联范围 - 层级索引构建：建立章节-子章节的树状索引（需配合
hierarchical=True(Parâmetros) - Manutenção da consistência da terminologia: Uso
term_consistency_checker确保缩写词统一解释
Processo de implementação
- 预分割文档：
create_kb_from_file('manual', 'user_guide.pdf', pre_segment=True) - 设置技术术语表：
kb.add_glossary('AI', 'Artificial Intelligence') - 查询时显式关联：
query('How to calibrate?', link_sections=['Troubleshooting','Appendix B'])
性能权衡
建议平衡检索质量与速度：
– 开发阶段使用exhaustive_search=True
– 生产环境切换至approximate_searchparadigma
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 otimizar um sistema RAG para lidar com longas dependências contextuais em mais de 100 páginas de documentação técnica?
