在人工智能技术不断革新的浪潮中，大语言模型（LLM）的精准性始终是行业关注的焦点。为解决传统模型在应对复杂问题时存在的知识局限，检索增强生成（RAG）技术曾被视为突破性方案，其通过引入外部知识库检索机制，显著提升了回答的可靠性。然而，随着应用场景的拓展，RAG在处理人类语言多样性时暴露出短板，尤其是对问题表述变体的识别能力不足，促使研究人员探索更优化的解决方案。

针对这一痛点，一种名为“词汇多样性感知检索增强生成”（DRAG）的新技术应运而生。该技术通过重构检索与生成流程，在两个关键环节实现创新突破。在信息检索阶段，DRAG采用“多样性感知相关性分析器”（DRA），将输入问题拆解为“核心不变项”“语义变体项”和“补充背景项”三类组件。系统根据组件特性动态调整检索权重，例如对核心不变项采用严格匹配，对语义变体项实施模糊关联，从而精准筛选出与问题本质高度相关的知识文档。

在答案生成阶段，DRAG引入“风险引导稀疏校准策略”（RSC），构建了一套基于词风险评估的过滤机制。该策略通过量化每个词汇在上下文中的噪声敏感度，识别可能受无关信息干扰的高风险词，并对其进行动态校准。例如，当检测到与问题核心关联度低的修饰性词汇时，系统会降低其生成权重，确保最终答案聚焦于关键信息。这种双重优化机制使模型在保持回答完整性的同时，大幅减少冗余信息干扰。

实证研究表明，DRAG技术的引入使模型性能产生质的飞跃。在针对多领域复杂问题的测试中，采用DRAG的模型准确率较传统RAG提升45.5%，尤其在涉及同义转述、语境隐含等高难度场景时表现突出。例如，在医疗咨询场景中，当用户以不同表述询问相同症状时，DRAG模型能准确识别问题本质，并从海量文献中定位关键诊疗依据，生成符合临床规范的建议。

技术细节显示，DRA分析器的组件拆解逻辑基于大规模语料训练，其分类准确率超过92%。而RSC校准策略通过强化学习框架实现，在保持生成流畅性的前提下，使无关信息渗透率下降67%。这种软硬件协同优化模式，为LLM处理开放式问题提供了新范式。

行业专家指出，DRAG技术的突破性在于其将语言多样性处理从被动适应转向主动解析。通过构建结构化的问题理解框架，模型得以在海量信息中快速定位核心要素，这种能力不仅适用于通用领域，在法律文书解析、科研文献综述等垂直场景同样具有推广价值。随着技术迭代，DRAG或将成为下一代智能问答系统的标准配置。