结合大模型推理能力与本地材料知识库，实现学科知识问题系统，为用户提供对话与答疑服务

需求的背景和应用场景

在教育、科研及日常学习生活中，用户经常遇到各类学科知识相关的问题，需要快速、准确地获取答案。当前虽已构建了基础的知识库，能根据输入内容生成相应的知识条目，但通过大模型对知识库内容进行回答时，精度尚待提升，且偶尔会产生大模型幻觉，导致回答不准确或偏离主题。因此，亟需结合大模型的推理能力与本地的材料知识库，构建一个高效、精准的学科知识问题系统，以满足用户对学科知识问答的即时需求，提升用户体验和学习效率。

要解决的关键技术问题

1. 大模型与知识库的深度融合：需研发一种机制，使大模型能够深入理解并准确调用本地知识库中的内容，避免大模型幻觉，提高回答的准确性和相关性。
2. 知识推理能力的提升：优化大模型的推理算法，使其在面对复杂、模糊的问题时，能进行更深入的分析和推理，给出更加精准、有用的答案。
3. 实时性与响应速度的优化：确保系统在处理用户提问时，能够迅速响应并提供答案，减少用户等待时间，提升用户满意度。
4. 知识库动态更新与维护：构建一个能够自动或半自动更新知识库的机制，确保知识库内容的时效性和准确性。

效果要求

1. 提高回答精度：通过优化大模型与知识库的融合技术，使系统对学科知识问题的回答准确率提升至90%以上。
2. 增强用户体验：确保系统响应速度不超过2秒，提供流畅、即时的问答服务。
3. 知识库全面覆盖：实现知识库的动态更新，覆盖更广泛、更深入的学科知识，满足用户多样化的需求。
4. 创新性：融合最新的人工智能技术，如深度学习、自然语言处理等，形成独特的技术优势，区别于市场上的其他问答系统。
5. 产业化生产：最终目标是实现该学科知识问题系统的产业化生产，能够广泛应用于教育机构、科研机构及在线学习平台，形成可持续的商业模式和盈利点。