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Chats-Grid迭代检索问答优化方案

一、研究背景与挑战
  1. 智能电网需求
    智能电网通过实时监测、双向通信和高级计量提升能源管理效率,但复杂动态环境对实时决策和用户交互提出更高要求。传统检索增强生成(RAG)系统在智能电网中面临以下问题:

    • 检索质量不足:数据规模庞大且异构,关键词匹配(如BM25)与语义理解(如BGE)的单一方法均存在局限性。
    • 响应可靠性低:LLM可能受无关上下文误导,导致“幻觉”现象(如虚构数据)。
    • 适应性差:现有RAG缺乏动态优化机制,难以应对电网实时数据更新和多轮对话需求。
  2. 现有技术瓶颈

    • 单一检索策略:传统RAG依赖单次检索,无法深度挖掘多轮对话中的隐含信息。
    • 数据与模型不匹配:通用LLM在电力专业术语(如“分布式电源接入”)理解上存在偏差。
    • 评估标准缺失
http://www.dtcms.com/wzjs/463854.html

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