公开(公告)号：CN119226439B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411343164.4

申请日：2024-09-25

Applicant: 广州中长康达信息技术有限公司

Inventor： 万俊 ,  唐金全 ,  胡龙 ,  李磊峰 ,  杨庆东

IPC: G06F16/3329 ,  G06F16/3332 ,  G06F40/30 ,  G06F40/216 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06F40/194 ,  G06N3/042 ,  G06N3/092

Abstract: 本申请实施例公开了一种检索增强生成模型的控制方法、装置、设备及可读介质，该方法包括根据用户输入的上下文信息以及历史交互数据利用深度学习模型生成动态适应性关键词集合，以及针对检索文档集调用基于图神经网络的特征提取算法提取每个文档的文档特征；根据所述动态适应性关键词集合与所述文档特征构建所述检索增强生成模型；根据用户对所述检索增强生成模型的生成结果的反馈数据调整所述深度学习模型的关键词生成规则和所述基于图神经网络的特征提取算法的文档特征提取策略，以实现对所述检索增强生成模型的控制。采用本申请实施例，可以提高检索增强生成模型的生成结果的精准性和相关性，从而更好满足用户的具体期望和需求。

公开(公告)号：CN113055623A

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN201911386843.9

申请日：2019-12-29

Applicant: 广州中长康达信息技术有限公司

Inventor： 江梅初 ,  李超 ,  李汶昌 ,  郭富 ,  李磊峰

IPC: H04N5/76 ,  H04N7/15 ,  G10L15/22 ,  F16M11/08 ,  F16M11/32

Abstract: 本发明公开了一种视频会议智能录像装置，包括支撑板、伸缩杆、固定架和旋转把手，所述支撑板与所述伸缩杆连接，所述伸缩杆与所述固定架连接，所述固定架与底座连接，所述底座与旋转盘连接，所述机体内设置有无线遥控模块，所述机体内设置有语音合成模块，所述机体内设置有会议主机音频采集模块，所述机体内设置有视频控制主控器，所述机体上设置有显示屏支撑轴，所述显示屏支撑轴与显示屏连接，所述机体上设置有支撑柱，所述支撑柱与话筒架连接，所述话筒架与话筒连接，所述机体后设置有音频采集插孔和电源插孔。该视频会议智能录像装置结构简单，制造方便，能够通过声音控制开机和启录，自动化程度较高，实用性较强。

公开(公告)号：CN119227691A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411343163.X

申请日：2024-09-25

Applicant: 广州中长康达信息技术有限公司

Inventor： 万俊 ,  唐金全 ,  吴冰清 ,  章强 ,  李磊峰

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/216 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/2133 ,  G06F18/2136 ,  G06F18/231 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/27 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种高效智能的大模型提示词工程方法及系统，方法包括：接收用户输入的用于与大模型交互的任务需求，基于所述任务需求生成一组初始提示词集合；对初始提示词集合进行特征映射，构建提示词特征向量集合，将提示词特征向量集合中的特征向量分解为若干子特征向量，以捕获提示词的不同特性；利用并行优化算法对所述子特征向量进行多目标优化，生成优化提示词集合；对所述优化提示词集合进行语义一致性和生成多样性筛选，确定若干条最终提示词，作为对应任务需求的大模型输入。利用本发明实施例，能够针对用户的任务需求，实现对提示词集合的智能化生成与优化，提高提示词构建的效率与质量，为大模型的实际应用提供更为灵活的支持。

公开(公告)号：CN119226439A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411343164.4

申请日：2024-09-25

Applicant: 广州中长康达信息技术有限公司

Inventor： 万俊 ,  唐金全 ,  胡龙 ,  李磊峰 ,  杨庆东

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/332 ,  G06F40/30 ,  G06F40/216 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06F40/194 ,  G06N3/042 ,  G06N3/092

Abstract: 本申请实施例公开了一种检索增强生成模型的控制方法、装置、设备及可读介质，该方法包括根据用户输入的上下文信息以及历史交互数据利用深度学习模型生成动态适应性关键词集合，以及针对检索文档集调用基于图神经网络的特征提取算法提取每个文档的文档特征；根据所述动态适应性关键词集合与所述文档特征构建所述检索增强生成模型；根据用户对所述检索增强生成模型的生成结果的反馈数据调整所述深度学习模型的关键词生成规则和所述基于图神经网络的特征提取算法的文档特征提取策略，以实现对所述检索增强生成模型的控制。采用本申请实施例，可以提高检索增强生成模型的生成结果的精准性和相关性，从而更好满足用户的具体期望和需求。