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一种基于遗传算法的RAG分块参数优化方法 

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申请/专利权人:湖南星通电力信息通信有限公司

摘要:本发明公开了一种基于遗传算法的RAG分块参数优化方法,属于遗传算法领域,通过深入分析RAG技术的具体实现过程,针对如何选取数据准备过程中关键的分块参数及策略这一问题,建立性能优化模型。该模型将关键分块参数及策略作为输入,针对同一批电力文本问答数据集合,将LLM生成答案的正确率作为目标函数。本发明提出用智能算法中应用较为广泛的遗传算法求解上述优化模型,将一些不同分块参数及策略组合定义为一个种群,将某一分块参数及策略组合,即种群个体,所对应的LLM生成答案的正确率作为该个体的适应度,通过不断迭代地进行选择、交叉、变异操作,找到最优的分块参数策略组合,使得最终LLM的输出答案正确率得到提升。

主权项:1.一种基于遗传算法的RAG分块参数优化方法,其特征在于,所述一种基于遗传算法的RAG分块参数优化方法包括以下步骤:S1.随机生成初始的分块参数及策略组合作为种群的个体,设定种群大小;S2.基于RAG技术架构,利用LLM生成答案的正确率作为适应度评价的标准,计算每个初始种群个体对应的适应度值;S3.通过轮盘赌选择策略,从当前种群中选择一部分个体作为父代;选择的概率与个体的适应度相关,适应度高的个体被选中的概率更大;S4.从选出的父代中,随机选择一对个体进行交叉操作,所述交叉操作包括单点交叉、多点交叉,所述交叉操作生成新的个体,产生下一代种群;S5.对交叉后得到的个体进行变异操作,所述变异操作随机改变个体某些参数的值,增加种群的多样性,所述变异随机选取某些参数进行微调以及完全随机改变参数值;S6.将经过选择、交叉和变异操作得到的新个体与原种群进行组合,形成新一代种群;S7.重复执行S2到S6,直到满足停止条件,达到最大迭代次数、目标适应度达到阈值为止;S8.当达到所述停止条件时,输出具有最优适应度的个体,即最优的分块参数及策略组合,作为算法的最终结果。

全文数据:

权利要求:

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