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题名葡萄酒领域知识多路径检索增强生成方法优化研究
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作者
杨文跃
于千城
王启明
穆洪锐
周诚辰
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机构
北方民族大学计算机科学与工程学院
宁夏工商职业技术学院信息网络中心
图形图像国家民委重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第22期304-319,共16页
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基金
宁夏重点研发计划(重点项目)(2023BDE02001)
宁夏重点研发计划(引才专项)(2022YCZX0013)
+1 种基金
北方民族大学2022年校级科研平台项目(2022PT_S10)
银川市校企联合创新项目(2022XQZD009)。
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文摘
在葡萄酒领域,设计专业的领域知识问答系统对于提升产区种植户、产业工人、酿酒师和品酒师的技术技能,以及助力整个产业的数字化转型具有重要意义。鉴于葡萄酒领域专业术语繁多、工艺细节庞杂、酒品分类多样、年份差异敏感以及酒庄文化异彩纷呈的特点,现有的智能问答系统往往因为信息提取不全和检索精度不足,导致回答的质量和准确性无法满足需求。提出了融合知识图谱、向量数据库和PKL文件库各自优势以构建葡萄酒领域知识库的方法,并探索了葡萄酒领域知识多路径检索增强生成方法(multi-path retrieval-augmented generation,MPRAG),通过并行检索不同路径,以提升检索结果的精准度和召回率。实验结果表明,MPRAG方法较目前多个开源RAG系统,在检索精准度和召回率指标上均提升了约20个百分点,可为葡萄酒领域的技术支持与人才培训提供支撑。
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关键词
多路径检索增强生成(mprag)
智能问答系统
低秩适应(LoRA)
葡萄酒领域知识
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Keywords
multi-path retrieval-augmented generation(mprag)
AI-powered Q&A system
low-rank adaptation(LoRA)
wine domain knowledge
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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