本研究提出QuIM-RAG方法，解决传统检索增强生成系统在处理大量数据时的信息稀释和幻觉问题。通过生成潜在问题并与用户查询匹配，显著提高了问答的准确性，评估结果显示其优于传统RAG架构。

本研究提出了分段平均池化方法，有效解决了语音情感识别中非语音段的信息稀释问题。通过专注于语音段，显著提高了识别性能。实验结果显示，该方法在英语和韩语数据集上表现优异。