基于大语言模型的论文检索与分析方法研究

作     者：解勉 陈刚 余晓晗 

作者机构：中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院 

出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)

年 卷 期：2024年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081203[工学-计算机应用技术] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：文档检索 文档分析 大语言模型 提示词工程 学术论文 

摘      要：在现代学术研究中，高效准确地检索相关学术论文是至关重要的一环。传统的检索方法通常依赖于精确的关键词输入，要求用户具备一定程度的专业知识以选择和使用恰当的术语。针对这一问题，探索一种利用大语言模型（Large Language Models,LLMs）基于内容对论文进行检索与分析的方法，旨在降低检索词专业性带来的论文检索门槛，同时可以对论文内容进行一定的分析。首先提出了基于内容的论文检索与分析设计框架，以论文解析和向量数据库为基础分别针对单篇论文、多篇论文以及较模糊的通俗描述进行检索与分析；其次，设计了论文解析方法，以及用于提取论文主要内容的大语言模型提示词，引导大语言模型更关注论文具有代表性的关键信息，从而提高检索性能；并通过对比分析获得了更有效提取信息的提示词；最后通过对比实验证明了提出方法的可行性与有效性，根据论文全文以及较模糊的通俗描述进行检索，mAP分别达98.47%、99.51%。