多领域自适应的RAG优化方法及系统

本发明公开了多领域自适应的RAG优化方法及系统，属于深度学习技术领域，要解决的技术问题为：如何提升RAG系统在特定领域的适应性、回答质量以及模型的泛化和鲁棒性。包括：通过通用的大语言模型和检索器从目标领域的语料库中生成初始的问答及其相关上下文；基于链式思维的提示机制，引导大语言模型对检索到的上下文进行评估和分类，并生成详细的推理过程，并通过大语言模型对生成的回答进行评估，筛选出训练样本；将筛选出的训练样本划分为首选响应和非首选响应，并构建对比训练样本；基于筛选后的偏好数据、对大语言模型和检索器进行联合微调。