一种基于遗传算法的RAG分块参数优化方法

本发明公开了一种基于遗传算法的RAG分块参数优化方法，属于遗传算法领域，通过深入分析RAG技术的具体实现过程，针对如何选取数据准备过程中关键的分块参数及策略这一问题，建立性能优化模型。该模型将关键分块参数及策略作为输入，针对同一批电力文本问答数据集合，将LLM生成答案的正确率作为目标函数。本发明提出用智能算法中应用较为广泛的遗传算法求解上述优化模型，将一些不同分块参数及策略组合定义为一个种群，将某一分块参数及策略组合，即种群个体，所对应的LLM生成答案的正确率作为该个体的适应度，通过不断迭代地进行选择、交叉、变异操作，找到最优的分块参数策略组合，使得最终LLM的输出答案正确率得到提升。