本发明公开了一种基于检索增强生成的智能搜索方法，涉及智能搜索技术领域，包括以下步骤：获取待检索文本，并基于NLP对待检索文本进行文本分割，得到若干文本片段，并标号构建文本片段集合；分别对本片段集合中的各个文本片段进行文本特征提取，得到各个文本片段的文本特征数据；获取特征偏差数据、离散数据和文本质量数据，基于神经网络算法构建文本片段优先度评估模型，得到各个文本片段的文本片段改写优先度；将预改写文本片段集分别通过若干不同类型的改写大模型，生成预改写结果；将预改写结果进行质量评估，获取最佳改写大模型；本申请通过预改写获取最佳改写大模型，以解决改写可能引入错误或歧义，影响后续步骤的准确性的问题。