摘要
随着各行业知识不断积累以及不同领域间协作交流增多,跨领域知识融合成为了亟待解决的重要问题,传统的知识融合方法在面对跨领域情境时,可能存在生成质量不佳、响应速度慢或者系统稳定性不足等局限,难以满足实际应用需求.文章提出了一种基于RAG架构的跨领域知识融合方法,通过设计检索器、生成器及跨领域知识库的协同工作模型,实现高效的知识融合.检索器采用BERT等预训练模型,对输入查询进行语义嵌入,通过BM25 等算法优化跨领域知识的检索效率.生成器基于T5 生成模型,结合注意力机制和知识过滤,确保生成的跨领域内容具有一致性与准确性.实验使用烟草领域的多个数据集,通过BLEU、ROUGE等指标评估生成质量,并通过GPU集群测试响应时间和检索效率.实验结果显示,该方法在生成质量、响应速度及系统稳定性方面优于传统方法,展现出较高的应用价值.
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