【目的】通过构建结构化政策知识库，提升政策信息检索效率，实现政策智能分析与对比，为政策制定提供精准决策支持。

【方法】以惠企政策为例，提出一种基于大语言模型的框架，用于高效比较相关政策。该框架包括以下步骤：知识库构建、检索与存储、答案生成。

【结果】通过对各级惠企政策数据集验证，所提框架自动整合多条政策，并可以分析政策语义实现数据库的构建，帮助完成政策匹配与分析。Chroma-RAG模型展示出显著优势，Hit@1指标达到60.00%,Hit@3指标达到76.00%,MRR指标达到71.13%。在检索模型对比中，Chroma-RAG模型表现优于传统的TF-IDF、Word2Vec、USE、BERT、SBERT、DPR、SimCSE等模型，凸显了本文框架的优越性。对比实验的Hit@1、Hit@3和MRR等评估指标显示所提框架与检索方法具有显著优势。

【局限】研究主要基于截面数据，无法全面反映政策实施过程中的动态变化，限制了对政策效果的深入分析。

【结论】基于大语言模型的知识库构建与政策比较能够有效提升政策文本的智能化分析与比较效果，特别是在政策知识库的构建和政策比较支持方面为政策制定者提供了显著的决策支持效果。 

段永康,赵广宇,耿骞,曹涵维,靳健(通讯).基于大语言模型的政策知识库构建与政策比较研究——以惠企政策为例[J].数据分析与知识发现,2025,9 (10):68-84.