26年WP软件工程 基于检索增强生成的科研文献智能分析系统3.37-AI25.52-约52310字符-全日制.pdf

WHKJ大学本科毕业论文 I 摘 要 随着科研文献数量激增，研究者需从海量论文中快速提取有效信息。传统关键词检索语义理解有限，人工阅读效率低下；大语言模型虽生成能力强，但存在知识滞后与幻觉问题。为此，本文设计并实现了一种基于检索增强生成的科研文献智能分析系统。 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种将外部知识检索与大语言模型生成能力相结合的方法，其核心思想是在模型生成回答前，先从知识库中检索与用户问题相关的文本片段，并将这些片段作为上下文约束模型输出。本文将 RAG 引入科研文献分析场景，使系统不再单纯依赖大语言...