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公开(公告)号：CN119494410B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510082759.7
申请日：2025-01-20
Applicant: 湖南农业大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06F16/3329 , G06F16/334
Abstract: 本发明涉及基于长时程增强的检索生成优化方法、介质及系统，包括：根据用户输入的查询问题，检索得到若干文本块；计算每个文本块与查询问题的相似度；根据相似度，确定每个文本块的注入次数；根据每个文本块的注入次数，分批迭代输入生成模型，直至最高注入次数结束，得到最终生成答案。其关键在于通过引入长时程增强机制，优化RAG系统的生成过程。通过文档块的相似度计算和分批多次注入策略，提高模型对高质量信息的利用率，从而显著提升生成答案的事实准确性和一致性。
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公开(公告)号：CN119494410A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202510082759.7
申请日：2025-01-20
Applicant: 湖南农业大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06F16/3329 , G06F16/334
Abstract: 本发明涉及基于长时程增强的检索生成优化方法、介质及系统，包括：根据用户输入的查询问题，检索得到若干文本块；计算每个文本块与查询问题的相似度；根据相似度，确定每个文本块的注入次数；根据每个文本块的注入次数，分批迭代输入生成模型，直至最高注入次数结束，得到最终生成答案。其关键在于通过引入长时程增强机制，优化RAG系统的生成过程。通过文档块的相似度计算和分批多次注入策略，提高模型对高质量信息的利用率，从而显著提升生成答案的事实准确性和一致性。
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公开(公告)号：CN119494411B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510082760.X
申请日：2025-01-20
Applicant: 湖南农业大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06N5/02 , G06F16/3329 , G06F16/334
Abstract: 本申请涉及基于多层知识库的检索问题优化方法、介质及系统，包括：对知识数据进行分级管理，构建多层知识库；根据用户查询，检索多层知识库生成初始向量块集；再对查询进行第一次查询重写，再次检索多层知识库生成更新向量块集；根据初始向量块集和更新向量块集在多层数据块中的来源统计结果，确定检索的强弱方向；根据检索的强弱方向，对查询进行第二次查询重写，输出查询问题。因此该检索的强弱方向定位，能够生成兼具专业性和全面性的查询问题。本方法通过两轮优化，显著减少了查询的歧义，增强了生成内容的精准度和多样性，为RAG系统在复杂任务中的应用提供更高效、更精准的解决方案。
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公开(公告)号：CN119494411A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202510082760.X
申请日：2025-01-20
Applicant: 湖南农业大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06N5/02 , G06F16/3329 , G06F16/334
Abstract: 本申请涉及基于多层知识库的检索问题优化方法、介质及系统，包括：对知识数据进行分级管理，构建多层知识库；根据用户查询，检索多层知识库生成初始向量块集；再对查询进行第一次查询重写，再次检索多层知识库生成更新向量块集；根据初始向量块集和更新向量块集在多层数据块中的来源统计结果，确定检索的强弱方向；根据检索的强弱方向，对查询进行第二次查询重写，输出查询问题。因此该检索的强弱方向定位，能够生成兼具专业性和全面性的查询问题。本方法通过两轮优化，显著减少了查询的歧义，增强了生成内容的精准度和多样性，为RAG系统在复杂任务中的应用提供更高效、更精准的解决方案。
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