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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