基于因果推理的检索增强生成模型微调方法及系统

本发明涉及一种基于因果推理的检索增强生成模型微调方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：建模因果关系，以揭示输入变量对相关知识提取与无关知识过滤的影响机制；步骤B：定义知识收益分数（KGS），并通过专家标注或自动化评估计算知识收益分数构建因果增强数据集（CED）；步骤C：基于干预与反事实推理设计微调策略，系统性地进行知识变量干预和反事实条件模拟，强化模型对于相关知识的敏感性及对无关知识的鲁棒性；步骤D：推理阶段动态整合上下文与知识生成高质量响应。该方法有利于提升对话生成模型的准确性和稳定性。