一种基于多阶段证据优化的检索增强生成方法

本发明公开了一种基于多阶段证据优化的检索增强生成方法。本发明方法包括以下步骤：S1.获取历史查询信息数据与对应答案数据，作为训练数据集；S2.构建初始检索增强答案生成模型；S3.对初始检索增强答案生成模型进行训练，得到检索增强答案生成模型；S4.基于检索增强答案生成模型，进行实际的检索答案生成。本发明方法以“形式化+工程化”为双轮驱动，明确划分并优化检索、重排、压缩、顺序优化与证据约束生成五大环节。不仅给出精确的数学定义与可学习目标，还辅以数据准备与标注策略，形成从训练到推理的闭环，确保系统既能提供高质量回答，又具备可追踪与可审计特性。