基于大语言模型的电力文档智能问答系统构建与应用

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更新时间：2026-02-05

- 基于大语言模型的电力文档智能问答系统构建与应用
- Vol. 40, Issue 1, Pages: 62-66+74(2026)
- 作者机构：
  
  大唐水电科学技术研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13622/j.cnki.cn42-1800/tv.1671-3354.2026.01.013
  CLC： TM73;TP18;TP391.1
- Published：2026
- 稿件说明：
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李润东. 基于大语言模型的电力文档智能问答系统构建与应用[J]. 2026, 40(1): 62-66+74.
DOI：

李润东. 基于大语言模型的电力文档智能问答系统构建与应用[J]. 2026, 40(1): 62-66+74. DOI： 10.13622/j.cnki.cn42-1800/tv.1671-3354.2026.01.013.

通过融合语义向量检索、多路层次化搜索与检索增强生成技术，构建基于大语言模型的电力文档智能问答系统。系统采用“预处理-向量化-检索-生成”四阶段架构，结合查询改写、二阶段重排及自我反省机制，显著提升问答准确性与专业性。应用表明，该系统对电力设备手册、操作规程等文档的检索效率较传统关键词搜索提升82%

回答准确率达92%

为电力企业知识管理智能化提供了可供推广的技术方案。

张安华,李元,霍艳帅,王维,马春悦.基于OCR及大语言模型技术的电力行业文档智能审核系统研究[J].电气技术与经济,2025(03).

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Stephen E. Robertson,Hugo Zaragoza.The Probabilistic Relevance Framework: BM25 and Beyond.[J].Foundations and Trends in Information Retrieval,2009.

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