标题：基于向量与标签混合检索的RAG系统在政策咨询中的优化研究
作者：池张1；潘栩2；黄锡斌3；周心宁4；黄筱霞1
作者单位：1 浙江达古科技有限公司，浙江 温州 325200；2 温州市科技信息研究院，浙江 温州 325200；3 中国电信股份有限公司浙江分公司，浙江 杭州 310000；4 浙江工商大学法学院，浙江 杭州 310000
关键字：RAG技术；政策咨询；AI助手
摘要：针对传统RAG系统在政策咨询场景中因相似检索局限性导致回答准确率不足的问题，提出一种融合向量库与标签体系的混合检索RAG实现方案。通过构建结构化标签树对政策文本进行语义解析，并设计多策略知识合并机制，有效提升了科创资源检索的精准度。实验结果表明，该方法在政策匹配的准确性和召回率上均优于传统RAG模型，为智能政策咨询系统的优化提供了新路径。