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：
优化策略
- 动态窗口扩展：通过
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参数） - 术语一致性维护：使用
term_consistency_checker确保缩写词统一解释
实施流程
- 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_search模式
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 » 怎样优化RAG系统以处理100+页技术文档的长上下文依赖？
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