使用dsRAG需要完成以下四个关键步骤：
环境准备
- 通过
pip install dsrag安装Python包 - 准备API密钥（如OpenAI/Cohere）并设置为环境变量
文档导入
from dsrag.create_kb import create_kb_from_file
file_path = "your_document.pdf"
kb = create_kb_from_file("custom_kb", file_path)
系统支持PDF/Markdown等格式，自动完成解析、分块和向量化。
查询执行
from dsrag.knowledge_base import KnowledgeBase
kb = KnowledgeBase("custom_kb")
results = kb.query(["您的查询问题"])
自定义配置（可选）
高级用户可替换默认组件：
- 向量数据库：Weaviate/Chroma等
- 嵌入模型：CohereEmbedding等
- 重排序器：VoyageReranker等
系统自动持久化所有配置到磁盘，后续使用无需重复处理文档。
本答案来源于文章《dsRAG：用于处理非结构化数据和复杂查询的检索引擎》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何开始使用dsRAG处理自己的文档？需要哪些准备步骤？
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