<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Article Authoring DTD v1.4 20240229//EN" "JATS-articleauthoring1.dtd">
<article article-type="research-article" xml:lang="zh-CN" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">29</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title>《建筑施工与发展》</journal-title>
        <abbrev-journal-title>CONSTRUCTION AND DEVEL OPMENT</abbrev-journal-title>
      </journal-title-group>
      <issn>ISSN：2737-4262；EISSN:2705-1269</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>华文科学出版社</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.12421/JZSGYFZ2705-1269-250714106</article-id>
      <article-id pub-id-type="publisher-id">20246</article-id>
      <title-group>
        <article-title>基于多知识库与大语言模型的施工领域智能问答系统研究</article-title>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>桂峥嵘 李 兵 李 锋 杨春军 张相鹏</string-name>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <pub-date pub-type="epub">
        <year>2025</year>
        <month>14</month>
      </pub-date>
      <issue>14</issue>
      <abstract>
        <p>随着施工建筑行业规章制度的不断更新，其内容日益复杂。无论是经验丰富的技术专家，还是初涉行业的新手小白，现在都需要
面对学习成本高昂、效率低下的问题如今大语言模型（Large Language Model，LLM）的出现为这个困境带来了一些改变，为了更好地使用
这个工具，本文提出一种基于多知识库的智能问答系统，通过构建特殊的数据结构辅助查询，在大幅提高速度的基础上实现精确问答。
关键词：检索增强生成、大语言模型、本地知识库、问答系统</p>
      </abstract>
    </article-meta>
  </front>
</article>
