基于混合微调与多维评估的知识库问答系统优化方法、装置及其可读存储介质

本发明提出了基于混合微调与多维评估的知识库问答系统优化方法、装置及其可读存储介质，提出以下方案：构建混合渐进式微调框架，融合低秩适配（LoRA）与直接偏好优化（DPO），通过分层动态参数配置实现领域知识迁移；建立“逻辑‑语义‑知识”三维量化评估体系，利用动态权重融合与可视化决策系统形成闭环优化；设计分层参数冻结、稀疏约束及注意力驱动的多领域提示模板库，实现模型轻量化与跨领域逻辑约束。本发明突破了通用模型与领域特性的适配瓶颈，提升了小样本训练效率与生成内容合规性，降低了计算资源消耗，为法律、医疗、金融等专业场景提供了高效可靠的知识服务基座，具有专业化、轻量化且可解释的技术优势。