【观点】宝兰德DeBot优化RAG检索，准确率显著提升

宝兰德DeBot通过创新采用长上下文重排模型和文档章节目录树切分，优化RAG检索技术，从源头提升检索精准度，解决了传统检索中上下文关联性不足的行业痛点。测试数据显示，在教育和金融等复杂业务场景下，其准确率相比业界主流产品平均提升达24%，其中财务助手场景准确率达98%。该方案无需高额文档治理成本，即可实现检索效率与准确率的双重优化，为企业智能问答提供更精准的落地方案。