用于本地部署的端到端乌克兰 RAG。优化的混合搜索和轻量级生成

本文提出了一种专为乌克兰文档问答而构建的高效检索增强生成（RAG）系统，该系统在 UNLP 2026 共享任务中获得第二名。我们的解决方案具有定制的两阶段搜索管道，可检索相关文档页面，并与针对合成数据进行微调的专门乌克兰语言模型配对，以生成准确、有根据的答案。最后，我们压缩模型以实现轻量级部署。在严格的计算限制下进行评估，我们的架构证明可以在资源受限的硬件上本地实现高质量、可验证的人工智能问答，而不会牺牲准确性。