背景与痛点
传统RAG在处理财务报告等密集文本时，常因语义理解不足导致检索准确率低（如基准测试中仅32%准确率）。dsRAG通过以下方法可显著优化：
核心解决方案
- 语义分段技术：采用LLM将长文档按主题切分，例如将财务报告按”营收分析””风险评估”等模块划分
- 双层级上下文生成：自动创建包含文档标题+段落摘要的块头（如”2023Q4财报-现金流明细”），提升嵌入向量质量
- 动态组合检索：查询时智能关联分散的文本块（如合并不同章节的”现金流”叙述）
操作指南
- 安装库文件：
pip install dsrag - 加载PDF文档：
create_kb_from_file('finance_report', 'Q4_report.pdf') - 配置Cohere重排序器：
reranker=CohereReranker()提高相关性
扩展建议
对于多文件场景，可创建分库后使用KnowledgeBase.merge()整合，或选用WeaviateVectorDB支持跨文档检索。
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 » 如何实现非结构化文档（如财务报告）中复杂查询的高效检索？
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