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—— 中国食品杂志社
为满足食品安全监管问答任务对模型准确性、合规性和可解释性的高要求，解决现有大语言模型（large language model，LLM）在该领域应用面临的知识召回不精准、法规解析能力不足及计算成本高等问题，本研究基于检索增强生成框架提出了一个智能问答系统，其核心是食品安全监管大语言模型（food safety regulation large language model，FSR-LLM）。通过优化数据库存储结构、检索策略及生成器，提升食品安全监管问答的质量和效率。首先构建了食品安全知识图谱（knowledge graph，KG）数据库，以结构化方式存储法规条款、食品安全标准等数据，增强模型对食品领域知识的组织与调用能力。此外，在检索阶段，设计一种大模型引导检索策略，利用LLM智能解析查询语句，在食品安全监管KG中准确地提取高度相关的信息，从而减少无关或误导性内容的召回。对于生成器（Generator）模块，基于Qwen-7B-Chat模型采用低秩适应微调，使模型更贴合食品安全监管问答的需求，同时显著降低计算成本，使其能够在单张RTX 4090 GPU上完成训练。在所提食品安全问答数据集上的实验结果表明，FSR-LLM在BLEU-4、Rouge-L和准确率指标上均优于基线模型，展现出更高的精准度和语义连贯性，为食品安全监管智能化提供了一种低成本、高效能、可扩展的解决方案。
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