一种RAG增强型小规模语言模型问答准确性提升方法及系统

本申请公开了一种RAG增强型小规模语言模型问答准确性提升方法及系统。所述方法包括：按照文本分片处理方式调整知识库中回答依据的文本形式；获取并利用第一验证集对RAG模型进行检索优化；将利用自然语言技术扩充后的问题作为输入，利用检索优化后的RAG模型在招标场景关联的知识库中进行检索，获取多条初始回答依据；将多条初始回答依据分别输出初始回答依据评分模型，根据评分结果对多条初始回答依据进行筛选排序，并完成去重过滤处理；利用自然语言技术，分别针对处理后的每条初始回答依据进行内容精简概括，获得最终回答依据；根据问题和最终回答依据，利用RAG模型生成回答。本申请能够实现RAG增强型小规模语言模型问答准确性的提升。