核物理<bold>AI</bold>研究助手与<bold>arXiv</bold>向量数据库

核物理<bold>AI</bold>研究助手与<bold>arXiv</bold>向量数据库

面对跨学科科学文献的指数级增长与现有检索系统的局限性，本研究基于arXiv平台266万篇论文数据集，创新开发了融合向量语义检索与大型语言模型（Large Language Model，LLM）分析的智能系统。通过构建论文向量数据库实现语义相似性初筛，结合LLM上下文推理优化排序，有效解决了传统关键词搜索的语义鸿沟问题以及LLM的幻觉问题。在核物理领域的应用表明，该系统能精准定位跨学科解决方案，对比特定任务上的关键词检索和向量相似度检索，前10篇文献的查全率从10%跃升到60%，查准率从20%跃升到90%。项目开源提供三大核心模块：1）全量论文向量数据库；2）智能检索优化框架（含查询生成、相关性...

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Bibliographic Details
Main Author: 庞 龙刚
Format: Article
Language:zho
Published: Science Press 2025-05-01
Series:He jishu
Subjects:
arXiv向量数据库
大语言模型智能体
深度求索
AI科学家
Online Access:https://www.sciengine.com/doi/10.11889/j.0253-3219.2025.hjs.48.250108
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