葡萄酒领域知识多路径检索增强生成方法优化研究

来源：计算机工程与应用杂志2025年第22期北京时间：

作者：杨文跃, 于千城, 王启明, 穆洪锐, 周诚辰

单位：1.北方民族大学 计算机科学与工程学院，银川 750021；2.宁夏工商职业技术学院 信息网络中心，银川 750021；3.图形图像国家民委重点实验室，银川 750021

摘要：在葡萄酒领域，设计专业的领域知识问答系统对于提升产区种植户、产业工人、酿酒师和品酒师的技术技能，以及助力整个产业的数字化转型具有重要意义。鉴于葡萄酒领域专业术语繁多、工艺细节庞杂、酒品分类多样、年份差异敏感以及酒庄文化异彩纷呈的特点，现有的智能问答系统往往因为信息提取不全和检索精度不足，导致回答的质量和准确性无法满足需求。提出了融合知识图谱、向量数据库和PKL文件库各自优势以构建葡萄酒领域知识库的方法，并探索了葡萄酒领域知识多路径检索增强生成方法（multi-path retrieval-augmented generation， MPRAG），通过并行检索不同路径，以提升检索结果的精准度和召回率。实验结果表明，MPRAG方法较目前多个开源RAG系统，在检索精准度和召回率指标上均提升了约20个百分点，可为葡萄酒领域的技术支持与人才培训提供支撑。

关键词：多路径检索增强生成（MPRAG）,智能问答系统,低秩适应（LoRA）,葡萄酒领域知识