-
题名LightRAG框架下AI答疑系统的设计与实现
- 1
-
-
作者
罗小娟
程奕豪
-
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
-
出处
《实验室研究与探索》
北大核心
2026年第1期8-14,共7页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61872143)
华东理工大学2025年本科教育教学改革项目(校教[2024]29号)。
-
文摘
针对传统教育答疑效率低下以及现有大模型易产生幻觉的问题,构建了一种基于检索增强生成(RAG)技术的智能答疑系统,旨在提升知识检索准确性与答疑响应效率。该系统采用LightRAG框架,融合知识图谱与向量数据库构建高效检索模块,并通过增量更新机制保障知识的时效性。以“电路原理”课程为应用案例,优化了知识库构建流程,完成了嵌入模型筛选与提示词模板改进;引入基于RoBERTa架构的重排序模型,对检索结果进行语义层面的精准排序;基于Gradio搭建可视化交互平台,支持多模式查询与知识库信息的可视化展示。实验验证表明,该系统能够有效降低大模型的幻觉发生率,且具备响应迅速、答案准确、快速适配知识更新迭代的优势:与现有基于GraphRAG的系统相比,其答疑响应时间平均缩短6%,显著提升了学习效率。此外,系统创新性融合了多源检索与语义重排序技术,大幅提高了教育问答的可靠性、具备良好的推广应用价值。
-
关键词
AI答疑系统
lightrag框架
检索增强生成
教育人工智能
-
Keywords
AI Q&A system
lightrag framework
retrieval enhancement generation
educational artificial intelligence
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
