在人工智能技術不斷革新的浪潮中，大語言模型（LLM）的精準性始終是行業關注的焦點。為解決傳統模型在應對復雜問題時存在的知識局限，檢索增強生成（RAG）技術曾被視為突破性方案，其通過引入外部知識庫檢索機制，顯著提升了回答的可靠性。然而，隨著應用場景的拓展，RAG在處理人類語言多樣性時暴露出短板，尤其是對問題表述變體的識別能力不足，促使研究人員探索更優化的解決方案。

針對這一痛點，一種名為“詞匯多樣性感知檢索增強生成”（DRAG）的新技術應運而生。該技術通過重構檢索與生成流程，在兩個關鍵環節實現創新突破。在信息檢索階段，DRAG采用“多樣性感知相關性分析器”（DRA），將輸入問題拆解為“核心不變項”“語義變體項”和“補充背景項”三類組件。系統根據組件特性動態調整檢索權重，例如對核心不變項采用嚴格匹配，對語義變體項實施模糊關聯，從而精準篩選出與問題本質高度相關的知識文檔。

在答案生成階段，DRAG引入“風險引導稀疏校準策略”（RSC），構建了一套基于詞風險評估的過濾機制。該策略通過量化每個詞匯在上下文中的噪聲敏感度，識別可能受無關信息干擾的高風險詞，并對其進行動態校準。例如，當檢測到與問題核心關聯度低的修飾性詞匯時，系統會降低其生成權重，確保最終答案聚焦于關鍵信息。這種雙重優化機制使模型在保持回答完整性的同時，大幅減少冗余信息干擾。

實證研究表明，DRAG技術的引入使模型性能產生質的飛躍。在針對多領域復雜問題的測試中，采用DRAG的模型準確率較傳統RAG提升45.5%，尤其在涉及同義轉述、語境隱含等高難度場景時表現突出。例如，在醫療咨詢場景中，當用戶以不同表述詢問相同癥狀時，DRAG模型能準確識別問題本質，并從海量文獻中定位關鍵診療依據，生成符合臨床規范的建議。

技術細節顯示，DRA分析器的組件拆解邏輯基于大規模語料訓練，其分類準確率超過92%。而RSC校準策略通過強化學習框架實現，在保持生成流暢性的前提下，使無關信息滲透率下降67%。這種軟硬件協同優化模式，為LLM處理開放式問題提供了新范式。

行業專家指出，DRAG技術的突破性在于其將語言多樣性處理從被動適應轉向主動解析。通過構建結構化的問題理解框架，模型得以在海量信息中快速定位核心要素，這種能力不僅適用于通用領域，在法律文書解析、科研文獻綜述等垂直場景同樣具有推廣價值。隨著技術迭代，DRAG或將成為下一代智能問答系統的標準配置。