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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明提供了一种基于层次化信息扩充的大语言模型检索增强生成方法，适用于自然语言处理及数据处理领域。本方法利用Markdown格式化器，将传统文档格式转换为包含元信息的Markdown格式，确保内容的结构性和可读性。层次化元信息扩充器采用深度优先搜索对章节元信息进行级联和嵌入，扩充知识块信息并转换为嵌入向量，存储于向量数据库中。多路由检索器结合向量相似度匹配、BM25算法及关键词匹配技术动态检索，优化检索精确性和相关性。本发明能够显著提高在结构相似或内容重复的大规模文档集中的检索效率和答案生成的准确性。本发明的应用为复杂环境下的自然语言处理提供了有效的技术支持，提升了检索增强生成系统的实用性和效果。
主权项：1.一种基于层次化信息扩充的大语言模型检索增强生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，Markdown格式化器将收集的文档如PDF或Word格式转换为包含元信息的Markdown格式文档，每个知识块均对应一个自然章节，并包含相应的章节元信息和内容，Markdown格式化器依靠大语言模型对文档进行结构化解析，确保输出内容与原文档格式一致；步骤二，对于步骤一中生成的Markdown格式文档，层次化元信息扩充器利用深度优先搜索方法遍历章节树，提取并组合章节的元信息以形成级联元信息，嵌入知识块首部以增强每个知识块的信息内容，使用嵌入模型将这些信息扩充后的知识块转换为嵌入向量，存储在向量数据库中；步骤三，根据用户查询，使用多路由检索器进行检索，该检索器结合了向量相似度匹配、BM25算法和关键词匹配技术，对步骤二中信息扩充后的知识库进行检索，该检索器可根据查询需求调整各检索路径的权重，以优化检索结果；步骤四，使用综合评分公式对步骤三检索得到的知识块进行重新排序，并选择Top-k的知识块提供给大语言模型，以生成连贯和上下文相关的答案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于层次化信息扩充的大语言模型检索增强生成方法
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