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龙图腾网恭喜亚信科技(中国)有限公司申请的专利基于大语言模型自我反思生成的文档会话方法及相关装置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：CN119476501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510045806.0，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于大语言模型自我反思生成的文档会话方法及相关装置是由宋勇;秦晓雨;张钰涵;袁志勇;叶晓舟;欧阳晔设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型自我反思生成的文档会话方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供的一种基于大语言模型自我反思生成的文档会话方法及相关装置，涉及知识问答技术领域，获取待处理文档会话中的目标问题；以目标问题为依据，使用检索排序模型对大语言模型进行基于问题纠正的多轮自我反思生成，检索排序模型是预先利用矩阵分解技术训练得到的；通过多轮自我反思生成后的大语言模型推理获得目标问题的答案。本申请引入矩阵分解技术训练检索排序模型，提升从索引库中检索相关文本片段的知识召回能力，在基于问题纠正的自我反思生成中，使用大语言模型逐步推理和上下文学习能力，使用检索排序模型以问题修正方式逐渐扩展问题和相关引用信息，给出生成答案的自我反思，提升文档会话答案的可靠性。

本发明授权基于大语言模型自我反思生成的文档会话方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型自我反思生成的文档会话方法，其特征在于，所述基于大语言模型自我反思生成的文档会话方法包括：获取待处理文档会话中的目标问题；以所述目标问题为依据，使用检索排序模型对大语言模型进行基于问题纠正的多轮自我反思生成，所述检索排序模型是预先利用矩阵分解技术训练得到的；通过多轮自我反思生成后的所述大语言模型推理获得所述目标问题的答案；其中，预先利用矩阵分解技术训练得到所述检索排序模型的过程，包括：调取基础模型；其中，所述基础模型包括广义矩阵分解层、多层感知机层和矩阵分解层；获取用于本次迭代训练的训练样本；其中，所述训练样本包括具有标签的第一文本片段、检索问题和检索答案；对所述第一文本片段、所述检索问题和所述检索答案分别进行关键词提取，得到文本片段关键词、检索问题关键词和检索答案关键词；以及，对所述第一文本片段、所述检索问题和所述检索答案分别进行向量嵌入处理，得到文本片段向量、检索问题向量和检索答案向量；通过所述广义矩阵分解层对所述文本片段关键词、所述检索问题关键词和所述检索答案关键词进行矩阵对齐；以及，通过所述多层感知机层对所述文本片段向量、所述检索问题向量和所述检索答案向量进行矩阵对齐；通过所述矩阵分解层对所述广义矩阵分解层的矩阵对齐结果、所述多层感知机层的矩阵对齐结果进行联合求解；根据所述矩阵分解层的联合求解结果与所述标签，计算本次迭代训练的损失函数值；如果所述损失函数值不满足对应的结束条件，分别调整所述广义矩阵分解层、所述多层感知机层和所述矩阵分解层的网络参数，并返回执行所述获取用于本次迭代训练的训练样本这一步骤；如果所述损失函数值满足对应的结束条件，结束训练，并将训练后的所述基础模型作为所述检索排序模型。

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