包晓清课题组与南智光电、南京大学邹宁睦团队合作，在光子芯片垂类大模型方向取得重要进展，论文发表于英国物理学会出版社旗下Journal of Physics: Photonics杂志（文章链接DOI: https://doi.org/10.1088/2515-7647/ae7491），并入选“Editor’s Choice”，包晓清、王海若、陈思霖与张雅丽为共同第一作者，相关成果获三项国家级认可： 1）入选国家工信部典型案例公示名单；2）入选教育部国家智慧教育平台首批上线应用；3）完成了生成式人工智能服务国家网信办备案。研究团队开发了面向光学领域的检索增强大语言模型 OptoChat，是首个针对光学知识理解与问答进行专门适配和优化的大语言模型。OptoChat基于236,982篇光学文献构建专业知识库，结合问题分解、关键词与语义混合检索和重排序，在OptoQA与OptoMCQA基准上均优于多种通用大模型，展现出更强的专业推理、幻觉抑制和答案可溯源能力。
针对通用模型领域知识不足、易产生“幻觉”等问题，OptoChat从权威文献中解析文本、公式、表格与图像，构建可增量更新的向量数据库；通过Query Agent判断领域并分解复杂问题，再融合关键词与语义检索、重排序后生成答案。在OptoQA上，其ROUGE-L达0.3543，自然度0.8986，信息量0.8595；在OptoMCQA上准确率达96.03%，高于GPT-5.4、GPT-4.1和DeepSeek-V3。消融实验和案例表明，该方案能提升科研大模型的准确性、严谨性与可信度。
