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申请/专利权人：上海岩芯数智人工智能科技有限公司
摘要：本发明涉及大语言模型技术领域，公开了一种基于RAG框架下向量召回优化策略的知识问答方法和装置。关于方法，基于构建的知识库，实现用户问答；进一步的，向量值QE1在向量库中检索语意相似的多个小块文本段落数组PK1；小块文本段落数组PK1生成数组PK2；根据PK2的语意相似PK2.S1倒序排列，保留K1条内容生成数组PK3；通过倒叙排列语义相似度PK2.S1召回最相似的大块文本段；提示文本Prompt1并输入大语言模型，得到答案。本申请的技术方案在实际应用场景中，将使得RAG结合LLM的技术更为可靠和精准，从而提升了知识检索的准确性和全面性；解决了大型语言模型处理不在训练集中问题时效果不理想的困扰。
主权项：1.一种基于RAG框架下向量召回优化策略的知识问答方法，其特征在于，包括：基于构建的知识库，实现用户问答；其中，所述基于构建的知识库，实现用户问答包括：问题Q1通过嵌入向量模型生成向量值QE1；其中，所述问题Q1由用户输入；向量值QE1在向量库中检索语意相似的多个小块文本段落数组PK1，其中，同时查出的还有每个小块父级的大块段落IDP2；小块文本段落数组PK1按照父级大块段落IDP2聚合，并累加语意相似度生成数组PK2；根据PK2的语意相似PK2.S1倒序排列，保留K1条内容生成数组PK3；通过倒叙排列语义相似度PK2.S1召回最相似的大块文本段；大文本段落数组PK3作为参考知识库，并与用户输入的Q1共同组成新的提示文本Prompt1；将Prompt1输入大语言模型，并得到答案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海岩芯数智人工智能科技有限公司 基于RAG框架下向量召回优化策略的知识问答方法和装置
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