WikiEdge:ArXiv速递/2025-04-02

摘要

• 原文标题：GeoRAG: A Question-Answering Approach from a Geographical Perspective
• 中文标题：GeoRAG：地理视角下的问答方法
• 发布日期：2025-04-02 08:11:05+00:00
• 作者：Jian Wang, Zhuo Zhao, Zheng Jie Wang, Bo Da Cheng, Lei Nie, Wen Luo, Zhao Yuan Yu, Ling Wang Yuan
• 分类：cs.IR
• 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.01458v1

中文摘要：地理问答（GeoQA）通过处理地理领域的自然语言查询来满足复杂用户需求并提升信息检索效率。然而传统问答系统存在理解局限、检索精度低、交互性弱及复杂任务处理不足等问题，阻碍了精准信息获取。本研究提出GeoRAG框架，该知识增强型问答系统融合领域微调、提示工程与检索增强生成（RAG）技术，以提升地理知识检索精度和用户交互体验。方法论包含四个组件：（1）基于3267份语料（研究论文、专著与技术报告）构建结构化地理知识库，通过多智能体方法归类为语义理解、空间位置、几何形态、属性特征、要素关联、演化过程与运作机制七个维度，最终生成145234条分类条目与875432组多维问答对；（2）基于BERT-Base-Chinese的多标签文本分类器，用于通过地理维度分类解析查询类型；（3）利用问答对数据的检索评估器，优化查询-文档相关性判定以提升检索精度；（4）GeoPrompt模板动态整合用户查询与检索信息，通过维度特异性提示提升响应质量。对比实验表明GeoRAG在多个基础模型上均优于传统RAG，验证了其泛化能力。本研究通过提出领域专用大语言模型部署新范式，推动地理人工智能发展，对提升现实场景中GeoQA系统的可扩展性与准确性具有实践意义。