本文基于大语言模型(Large Language Model,LLM)和检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术,为新闻客户端设计了一个知识问答(Q&A)系统。系统充分发挥大语言模型的自然语言理解与生成能力,结合提示词优化策略和基于...本文基于大语言模型(Large Language Model,LLM)和检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术,为新闻客户端设计了一个知识问答(Q&A)系统。系统充分发挥大语言模型的自然语言理解与生成能力,结合提示词优化策略和基于检索与重新排序的RAG技术在外部知识检索方面的独特优势,通过对接最新新闻资讯数据,构建知识库体系,实现了对用户问题的精准解析与动态响应。实验结果表明,在处理时效性强、领域专业性高的新闻相关问答任务时,该系统有效提升了回答的准确性,显著降低了大模型的“幻觉”问题。这种方法可推广应用于更多领域的智能问答场景。展开更多
文摘本文基于大语言模型(Large Language Model,LLM)和检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术,为新闻客户端设计了一个知识问答(Q&A)系统。系统充分发挥大语言模型的自然语言理解与生成能力,结合提示词优化策略和基于检索与重新排序的RAG技术在外部知识检索方面的独特优势,通过对接最新新闻资讯数据,构建知识库体系,实现了对用户问题的精准解析与动态响应。实验结果表明,在处理时效性强、领域专业性高的新闻相关问答任务时,该系统有效提升了回答的准确性,显著降低了大模型的“幻觉”问题。这种方法可推广应用于更多领域的智能问答场景。
