面向煤矿安全智能辅助预警决策需求，以瓦斯超限煤矿安全隐患知识为数据源，基于RAG检索增强生成，建立了一种煤矿安全智能问答模型。应用BGE-M3-Embedding、FAISS开源库等方法，构建瓦斯超限煤矿安全文本块的向量数据库，以及检索和生成模块，采用BGE-M3-Embedding模型完成Query文本块向量的检索，召回top-k向量检索的上下文，实现煤矿安全瓦斯超限的相关提问，构建Prompt微调提示词，增强大语言模型生成答案。结果表明，Ragas自动评测Rag检索增强三种大语言模型效果，Baichuan2-13BAR、F忠实度及上下文相关指标最优，分别为0.91、0.83和0.87。搭建煤矿安全辅助决策的智能问答原型，验证了触发瓦斯超限煤矿安全隐患智能辅助决策的实效性、可靠性及迁移性。

黑龙江省极薄煤层智能开采关键技术攻关与示范项目(2021ZXJ02A04)；黑龙江省省属高等学校基本科研业务费项目(2022-KYYWF-0569)；

0 引 言
1 RAG检索增强生成模型
1.1 向量数据库构建
1.1.1 对比学习损失
1.1.2 知识蒸馏损失函数
1.2 问题检索与答案生成模块
2 实验结果与分析
2.1 数据集
2.2 评价指标
2.3 实验环境
2.4 实验结果分析
3 RAG煤矿安全智能问答模型应用
3.1 煤矿安全智能问答预警逻辑
3.2 煤矿安全智能问答系统原型验证
3.2.1 系统原型实效性验证
3.2.2 系统原型可靠性验证
3.2.3 系统原型可迁移性验证
4 结 论

[1]洪亮,郭瑶,刘兴丽,等.基于RAG的煤矿安全智能问答模型[J].黑龙江科技大学学报,2024,34(03):487-492.