A Retrieval-Augmented Generation with Dual-Similarity Monitoring for Nuclear Energy Knowledge Q&A

We present a Retrieval-Augmented Generation (RAG)-based question-answering system for nuclear energy science communication, characterizing retrieval quality in generated responses. The system introduces a dual-similarity analysis that jointly measures (i) question-to-context (Q→C) and (ii) answer-to...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Cheng-Hsing Chiang, Kun-Chou Lee
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	MDPI AG 2026-03-01
سلاسل:	Applied Sciences
الموضوعات:	retrieval-augmented generation FAISS LangChain semantic similarity semantic alignment nuclear energy education
الوصول للمادة أونلاين:	https://www.mdpi.com/2076-3417/16/7/3182
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!