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? 论文标题：Chats-Grid: An Iterative Retrieval Q&A Optimization Scheme Leveraging Large Model and Retrieval Enhancement Generation in smart grid
? Arxiv ID：2502.15583v1
? 关键词：artificial intelligence, Q&A systems, smart grids, retrieval-based, large language model
? 太长不看版：该论文提出了一种针对智能电网环境的Chats-Grid问答框架，通过优化迭代检索和语境感知答案生成，有效提升智能电网管理的决策质量和用户体验。
? 摘要翻译：随着人工智能的快速发展，问答系统（Q&A）在智能搜索引擎、虚拟助手和客户服务平台中变得至关重要。然而，在智能电网等动态领域，传统的检索增强生成（RAG）问答系统面临着检索质量不足、响应不相关以及处理大规模、实时数据流效率低下等挑战。本文提出了一种名为Chats-Grid的优化迭代检索问答框架，专为智能电网环境设计。在检索前阶段，Chats-Grid的先进查询扩展确保了对包括传感器读数、计量记录和控制系统参数在内的各种数据源的全面覆盖。在检索过程中，Chats-Grid结合了最佳匹配25（BM25）稀疏检索和BAAI通用嵌入（BGE）密集检索来有效地处理大量异构数据集。检索后，经过微调的大语言模型利用提示工程来评估相关性、过滤不相关结果并根据上下文准确性重新排序文档。该模型进一步生成精确、上下文感知的答案，遵循质量标准，并采用自检机制以提高可靠性。实验结果表明，Chats-Grid在忠实度、上下文召回、相关性和准确性方面分别优于最先进的方法，分别提高了2.37%、2.19%和3.58%。该框架通过提高决策能力和用户交互，促进具有弹性和自适应性的智能电网基础设施的发展。
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LLM NLP AI 大模型 人工智能 论文阅读
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? 论文标题：Chats-Grid: An Iterative Retrieval Q&A Optimization Scheme Leveraging Large Model and Retrieval Enhancement Generation in smart grid
? Arxiv ID：2502.15583v1
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? 摘要翻译：随着人工智能的快速发展，问答系统（Q&A）在智能搜索引擎、虚拟助手和客户服务平台中变得至关重要。然而，在智能电网等动态领域，传统的检索增强生成（RAG）问答系统面临着检索质量不足、响应不相关以及处理大规模、实时数据流效率低下等挑战。本文提出了一种名为Chats-Grid的优化迭代检索问答框架，专为智能电网环境设计。在检索前阶段，Chats-Grid的先进查询扩展确保了对包括传感器读数、计量记录和控制系统参数在内的各种数据源的全面覆盖。在检索过程中，Chats-Grid结合了最佳匹配25（BM25）稀疏检索和BAAI通用嵌入（BGE）密集检索来有效地处理大量异构数据集。检索后，经过微调的大语言模型利用提示工程来评估相关性、过滤不相关结果并根据上下文准确性重新排序文档。该模型进一步生成精确、上下文感知的答案，遵循质量标准，并采用自检机制以提高可靠性。实验结果表明，Chats-Grid在忠实度、上下文召回、相关性和准确性方面分别优于最先进的方法，分别提高了2.37%、2.19%和3.58%。该框架通过提高决策能力和用户交互，促进具有弹性和自适应性的智能电网基础设施的发展。
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