Page 144 - 2025年第56卷第1期

图 １１ 微调后模型的 Ｃ－Ｅｖａｌ 基准数据集评分变化百分比
５．４ 灌浆工程知识服务系统 本文基于 ＬａｎｇＣｈａｉｎ－Ｃｈａｔｃｈａｔ 进行二次开发， 并对微调后的模型进行集

成部署。 其前端实现基于 Ｓｔｒｅａｍｌｉｔ 库， 提供流式、 友好且易于调试的 Ｗｅｂ 界面， 后端使用 ＬａｎｇＣｈａｉｎ、
ＦａｓｔＣｈａｔ 和 ＦａｓｔＡＰＩ 等库， 不仅可以处理多种文档格式的知识库， 还能够提供丰富的 ＡＰＩ 调用接口，
以供第三方使用。
灌浆工程知识服务系统使用 Ｗｅｂ ＵＩ 进行交互， 分为主对话窗口、 知识库配置页面、 后端 ＡＰＩ 服
务与系统简介页面， 如图 １２ 所示。 主对话窗口左侧提供问答模式切换、 提示工程模板选择、 回答参
数配置和知识库选择等功能， 右侧为对话功能的主要操作域。 知识库配置页面， 主要用于知识库创
建、 知识库文件上传、 文件处理配置、 文件管理和文件向量化等知识库相关的操作。 后端 ＡＰＩ 服务实
现了用户信息管理、 文档上传与向量化， 以及问答的流式回答等主要功能。 系统简介提供了本项目的

基本情况。
从通用灌浆知识问答的测试结果可知， 模型在灌浆长度、 试验时机与灌浆方法等问题上能够正确
回答规范中规定的灌浆知识。 由某工程智能灌浆试验知识检索的测试结果可知， 模型能够快速从本地
知识库中索引到该工程智能灌浆试验的目的和基本内容。 此外， 模型还能返回对应匹配的文档， 以及
文档中的对应语段。 结果表明， 微调后模型可以较为专业地回答灌浆工程领域的相关问题， 并能够
从向量化后的知识库中实现高效知识检索， 从繁复的灌浆文本中快速提取与分析信息， 提升工作
效率。

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