Domain-Specialized Large Language Model for Corrosion Analysis: Construction and Evaluation of Corr-Lora-RAG
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Le résumé fourni par la source
This study proposes a large language model, Corr-Lora-RAG, designed to address the complexity and uncertainty inherent in corrosion data. A dedicated corrosion knowledge database (CKD) was constructed, and dataset generation code was provided to enhance the model’s reproducibility and adaptability. Based on the Qwen2.5-7B model, the Corr-Lora model was developed by integrating prompt engineering and low-rank adaptation (LoRA) supervised fine-tuning (SFT) techniques, thereby improving the understanding and expression of domain-specific knowledge in the field of corrosion. Furthermore, the Corr-Lora-RAG model was built using retrieval-augmented generation (RAG) technology, enabling dynamic access to external knowledge. Experimental results demonstrate that the proposed model outperforms baseline models in terms of accuracy, completeness, and domain relevance, and exhibits knowledge generation capabilities comparable to those of large-scale language models under limited computational resources. This approach provides an intelligent solution for corrosion risk assessment, standards compliance analysis, and protective strategy formulation, and offers a valuable reference for the development of specialized language models in other engineering fields.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Domain-Specialized Large Language Model for Corrosion Analysis: Construction and Evaluation of Corr-Lora-RAG
- Date Crossref
- 21/08/2025
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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University of Science and Technology Beijing Institute of Advanced Materials & Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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China Academy of Railway Sciences pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Metals and Chemistry Research Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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National Materials Corrosion and Protection Data Center pays non établi dans la noticeInstitution
Institute of Advanced Materials & Technology — University of Science and Technology Beijing, China Academy of Railway Sciences et Metals and Chemistry Research Institute, avec 1 autre affiliation.
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