性能瓶颈分析
法律文件存在专业术语多、条款关联性强等特点，导致传统检索方法准确率受限。dsRAG在FinanceBench已验证96.6%的准确率，其优化路径包括：
关键技术应用
- 定制化嵌入模型：选用法律领域专用的嵌入模型（如LexNLP Embeddings）替代通用模型
- 强制分段策略：设置
max_segment_length=500确保法条独立编码 - 混合检索模式：结合语义搜索与传统关键词检索（通过
hybrid_search=True参数启用）
实施步骤
- 初始化知识库：
kb = KnowledgeBase('legal_db', embed_model='LexNLP') - 链式添加文件：
kb.add_document('contract.docx').add_document('clause.md') - 启用相关性反馈：
query('termination clause', expand_terms=True)自动扩展同义词
注意事项
建议定期使用kb.optimize()重建索引，并搭配GPT-4作为auto_context_model处理交叉引用。
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 » 怎样提升法律文件问答系统的准确率到90%以上？
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil