基于RAG与LLM技术的质检机构智能问答系统研究——面向行政管理与质量管理的跨文档检索优化
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摘要: 为解决质检机构内部行政管理文件与质量管理文件分散、人工查阅效率低的问题,本研究设计了一种基于检索增强生成(RAG)与大语言模型(LLM)的智能问答系统。系统采用RAGFLOW/DIFY平台架构,以DeepSeek-R1-70B作为核心LLM,结合BGE-M3嵌入模型构建知识库,通过标点符号和文本分段策略实现文档预处理,并利用BGE-Reranker-Large模型进行检索结果重排序,实现跨文件关联查询和解答,精准定位分散在《质量手册》《程序文件》等文档中的答案,显著提升了质检机构的知识检索效率与管理效能,为质检行业的数字化知识管理提供了新的解决方案。
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