面向网络空间安全的开源大模型RAG框架构建与应用研究

摘要

生成式人工智能技术的快速发展，让大语言模型成为网络空间安全领域的重要技术支撑，检索增强生成
（RAG）技术通过融合外部知识库与模型推理能力，为打造领域专属智能系统提供了可行路径。开源生态的成熟降
低了技术落地门槛，安全社区得以基于开放架构自主搭建适配实际业务需求的RAG框架。当前该领域亟待解决的问
题，在于如何高效融合多源异构安全数据，优化检索与生成机制的协同性，同时保障知识更新的实时性和推理过程
的可追溯性。本文结合网络空间安全场景的实际需求，设计并构建开源大语言模型RAG框架，从核心构成、场景适
配、知识库搭建、关键技术实现等方面开展研究，通过实验验证了框架在检索性能与推理效果上的优势，为网络安
全领域智能系统建设提供了技术参考与实践方案。