标题：基于RAG机制的知识库问答性能优化与参数调控研究
作者：吴海周 黄俊 张佳晨
作者单位：武汉问道信息技术有限公司技术研发部，湖北 武汉 430000
关键字：大语言模型；自然语言处理；RAG机制；知识库问答；参数调控
摘要：随着大语言模型自然语言处理中的广泛应用，传统问答系统在处理专业知识和最新信息时仍存在准确率不足、响应效率低下等问题。为此，围绕RAG机制展开研究，设计并优化了索引、检索、生成三大模块，构建面向知识库问答的高性能系统架构。针对不同阶段，引入语义向量构建、动态Top-k检索策略、上下文融合生成等方法，提升系统的鲁棒性与适应性。在实验设计中，基于自建中文领域问答数据集和通用百科问答数据集，设定四种对比系统进行多维性能测试。结果表明，优化RAG系统在准确率、响应时间和BLEU得分方面均表现最优，准确率为90.5%，响应时间149 ms，BLEU得分32.4。为构建高效、智能、可扩展的专业问答系统的参数调控提供了理论支撑与实践参考。