本研究提出了一个框架，旨在提升大型语言模型在知识密集型任务中的表现。通过结合检索增强生成和自适应注意力评分技术，显著提高了检索内容的利用率和相关性，改善了事实准确性和响应质量。该框架在内存瓶颈、领域特定推理能力及效率与可扩展性方面表现优异。