基于DeepSeek的食品安全法律法规多智能体检索问答

来源：中国食品学报杂志2025年第6期北京时间：

作者：丁志坚，张文杰，徐天阳，宋晓宁，吴小俊

单位：丁志坚江南大学人工智能与计算机学院 江苏无锡 214122,张文杰江南大学人工智能与计算机学院 江苏无锡 214122,徐天阳江南大学人工智能与计算机学院 江苏无锡 214122,吴小俊江南大学人工智能与计算机学院 江苏无锡 214122,

摘要：随着食品安全问题日益受到公众关注，食品安全法律法规的合理应用变得至关重要，同时以DeepSeek为代表的国产大模型和智能体的崛起为领域检索问答提供了有力支撑。为了弥补传统问答缺陷在问答准确性、理解能力等方面的不足，本文提出一种基于4种智能体进行协作的食品安全法律法规问答系统，旨在满足不同用户在食品安全法律方面的准确问答。通过自动化爬虫整合权威数据构建知识库，利用标签权重与向量检索的召回方法筛选数据，并结合DeepSeek大模型搭建食品安全法律法规多智能体检索问答系统——“食安智能”。在DeepSeek中函数调用功能(Function-call)和智能体框架的结合下在食品安全法律场景显著提升了服务效能。与传统问答系统相比，在问答场景上实现了上、下文精度32.4%、相关度48.4%、完整性21.3%、真实性43.6%、总加权32.5%的提升，本系统显著优于传统系统。另外，在食品安全法律法规相关的企业合规性、消费者保护以及监管机构检查等多个实际检索问答场景都有更好表现。

关键词：食品安全; 法律法规; RAG; 知识库; 人工智能

基金资助：国家重点研发计划项目(2023YFF1105102，2023YFF1105105)