基于DeepSeek-RAG技术的水利行业智能问答系统研究

程功; 王洁; 果利娟; 尹桂平; 哈斯格日乐

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251406

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基于DeepSeek-RAG技术的水利行业智能问答系统研究

水利水电工程管理、监理、水利经济 | 更新时间：2026-06-27

- 基于DeepSeek-RAG技术的水利行业智能问答系统研究
- 基于DeepSeek-RAG技术的水利行业智能问答系统研究
- 水电能源科学 2026年44卷第6期页码：242-246
- 作者机构：
  
  1. 南京市水利规划设计院股份有限公司规划分院
  2. 内蒙古农业大学信息与网络中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251406
  中图分类号： TP18;TP391.1;TV21
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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程功, 王洁, 果利娟, 等. 基于DeepSeek-RAG技术的水利行业智能问答系统研究[J]. 水电能源科学, 2026,44(6):242-246.

程功, 王洁, 果利娟, et al. 基于DeepSeek-RAG技术的水利行业智能问答系统研究[J]. 2026, 44(6): 242-246.
程功, 王洁, 果利娟, 等. 基于DeepSeek-RAG技术的水利行业智能问答系统研究[J]. 水电能源科学, 2026,44(6):242-246. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251406.

程功, 王洁, 果利娟, et al. 基于DeepSeek-RAG技术的水利行业智能问答系统研究[J]. 2026, 44(6): 242-246. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251406.

摘要

为了解决目前在线大语言模型在水利行业应用中出现的长尾知识、时效性、AI幻觉和垂直领域回答不准确等问题，通过结合检索增强生成(RAG)功能，构建个人知识库，融合DeepSeek本地部署，达到以较小成本解决水利行业中在线大语言模型使用时存在的相关问题。在提出本地布置DeepSeek-RAG问答系统方案的同时，对该方案进行了定性和定量测试。结果表明，基于DeepSeek-RAG技术本地部署水利行业智能问答系统对水利行业的垂直领域的回答有了针对性的显著增强，并对行业内部相关信息的时效性、可解释性有了一定提升，同时在一定程度上解决了在线大语言模型的AI幻觉问题。

Abstract

关键词

Keywords

references

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张志鑫,明晨曦,刘颉,刘哲,李岸昀,曾德晶.基于JRAG的涉水法律法规智能知识问答技术[J].人民长江,2025(02).

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张浩森,徐远翔,万水明.大语言模型赋能的水利知识平台技术研究[J].水利规划与设计,2025(09).

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