融合工具调用与自反思的电力领域文本生成框架OA

为在电力领域,智能文本生成需严格遵循行业规范、技术标准与实时知识。然而,现有生成模型普遍面临训练数据时效性差、领域知识覆盖不足等问题,导致其在电力智能写作任务中表现出知识滞后、术语不规范及长文本逻辑不连贯等缺陷。为此,该文提出一种融合工具调用与自反思机制的电力领域文本生成框架,通过特殊词元触发实现模型与外部能力的协同生成,以提升内容的正确性、专业性与连贯性。该框架包括三项核心内容:首先,通过预定义词元触发网络检索器或电力知识库,实现动态知识注入的工具调用;其次,引入反思词元,使模型在生成过程中能够自动执行合规性与逻辑一致性的自检;最后,设计中断—响应—续写的协同范式,以轻量化词元通道保持外部调用与文本生成之间的上下文连贯衔接。实验结果表明,在事故报告撰写、调度指令生成与设备规程编制三类典型任务中,该框架平均得分达到4.54,相比GPT-3.5-Turbo提升0.37,较Qwen2.5-1.8B-Instruct模型提升1.04,展示出其能够适配电力行业对规范性、准确性与逻辑一致性的写作要求,并推动文本生成领域向知识驱动与自主优化方向发展。