摘要
本发明公开一种基于 RAG 知识库的智能翻译校准方法，属于人工智能和自然语言处理技术领域。针对现有大语言模型（LLM）在文本翻译中专业术语翻译准确性不足、RAG系统检索效率低等问题，本发明构建智能校准触发机制，使 LLM 能够通过领域检测、术语密度分析及用户自定义触发等方式，自主判断翻译内容是否需要知识库增强，改变“全量检索”策略，提升系统效率；构建基于函数调用的 RAG 知识库检索框架，整合翻译记忆库、术语表、专业语料库等多类型知识源，为翻译校准提供精准领域知识；支持灵活的多知识库配置和优先级管理，用户可按需选择知识库类型并设置检索策略与融合权重；通过“初翻译→智能判断→知识库检索→校准优化”的渐进式翻译优化流程，实现术语级、句子级、段落级等不同粒度的精确校准，并提供标准化知识库接口规范。本发明有效解决了LLM在专业领域翻译准确性和知识库利用效率方面的不足，显著提升知识密集型翻译任务的准确性与效率。
