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龙图腾网获悉云南师范大学申请的专利多阶段检索增强生成方法、计算机系统以及计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121388078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511989764.2，技术领域涉及：G06F16/332；该发明授权多阶段检索增强生成方法、计算机系统以及计算机可读存储介质是由陈甘;吕晋鑫;王俊;李子杰;陈书雨;梅嘉恬设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本多阶段检索增强生成方法、计算机系统以及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及一种多阶段检索增强生成方法、计算机系统以及计算机可读存储介质。对输入的问题依次进行是否需要外部检索、歧义和分解检测，在消除歧义阶段，当模型判定问题存在歧义时，通过构造提示词模板实现问题语义的明确化，从而避免因歧义导致的错误检索。在问题分解阶段，按照不同问题类型采用相应的分解策略，以保证检索与推理过程的完整性与准确性。最后，在答案生成阶段，模型根据判别结果综合利用外部检索内容与自身知识进行答案生成，并将子问题答案进行整合，得到最终输出结果。旨在解决如何实现复杂问题的准确语义检索的同时控制多阶段检索增强生成方法的计算开销的问题。

本发明授权多阶段检索增强生成方法、计算机系统以及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多阶段检索增强生成方法，其特征在于，应用于支持多阶段检索增强生成的大语言模型，所述方法包括以下步骤： 在接收到用户输入的初始问题时，根据所述初始问题关联的外部检索标识，确定是否需要调用外部检索模板进行外部检索； 在检测到第一外部检索标识时，根据进行外部检索后的第一问题关联的消歧标识，确定是否需要调用消歧模板对所述第一问题进行消歧，其中，所述第一外部检索标识表征所述初始问题需要进行外部检索； 在检测到消歧标识时，确定是否需要调用问题分解模板对进行消歧后更新的第二问题或所述第一问题进行分解，其中，所述消歧标识为大语言模型对第一问题进行一次消歧判断后赋予； 在检测到第一分解标识时，调用分解所述第二问题或所述第一问题后更新的第三问题对应的目标问题类型模板，基于所述目标问题类型模板生成并输出所述第三问题对应的结果，其中，所述第一分解标识表征需要进行分解的第二问题或第一问题，未被赋予所述第一分解标识的问题即为不需要分解的问题； 确定是否需要调用问题分解模板对进行消歧后更新的第二问题或所述第一问题进行分解的步骤，包括： 获取所述第二问题或所述第一问题基于所述大语言模型生成的分解标识； 当所述分解标识为第一分解标识时，调用问题分解模板对所述第二问题或所述第一问题进行分解； 当所述分解标识为第二分解标识时，以所述第二问题或所述第一问题作为检索请求，采用向量化语义检索方法从外部语料库中获取相关段落，将所述相关段落作为检索结果，输出所述第二问题或所述第一问题对应的答案； 所述目标问题类型模板包括比较型问题模板、经验型问题模板和辩论型问题模板，调用分解所述第二问题或所述第一问题后更新的第三问题对应的目标问题类型模板，基于所述目标问题类型模板生成并输出所述第三问题对应的结果的步骤包括： 获取所述第三问题基于所述大语言模型生成的问题类型标识； 当所述问题类型标识为第一问题类型标识时，调用所述比较型问题模板生成并输出所述第三问题对应的结果； 当所述问题类型标识为第二问题类型标识时，调用所述经验型问题模板生成并输出所述第三问题对应的结果； 当所述问题类型标识为第三问题类型标识时，调用所述辩论型问题模板生成并输出所述第三问题对应的结果； 调用所述比较型问题模板生成并输出所述第三问题对应的结果的步骤，包括： 基于所述比较型问题模板将所述第三问题拆分成多个比较类型、比较型关键词和比较型子问题，根据所述比较类型和所述比较型关键词生成并输出各个所述比较型子问题对应的子答案； 调用所述经验型问题模板生成并输出所述第三问题对应的结果的步骤包括： 基于所述经验型问题模板识别所述第三问题中的多个经验型关键词和经验型子问题，根据所述经验型关键词生成并输出各个所述经验型子问题对应的子答案； 调用所述辩论型问题模板生成并输出所述第三问题对应的结果的步骤包括： 基于所述辩论型问题模板识别所述第三问题中的多个辩论主体、辩论型关键词和辩论型子问题，根据所述辩论主体和所述辩论型关键词，生成并输出各个所述辩论型子问题对应的子答案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人云南师范大学，其通讯地址为：650500 云南省昆明市呈贡区聚贤街768号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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