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申请/专利权人：北京市大数据中心
摘要：本发明提供了一种基于分层索引、混合检索的大模型RAG方法。主要包括以下步骤：S1、语料库构建；S2、构建RAG模型，将RAG模型分为Retriever和Generator两部分，其中Retriever基于分层索引机制、引入假设性问题、HyDE以及多检索器混合排名负责快速定位相关文档或段落，而Generator负责生成答案或摘要；S3、信息补充机制，旨在为系统提供及时动态的知识更新能力。该机制能够及时收集用户在查询过程中提出的注释、修改的查询问题及其对应的回答调整。通过这一机制，内容管理者可以对系统反馈进行及时的信息标注和修改，从而确保知识库内容的准确性和时效性。
主权项：1.一种基于分层索引、混合检索的大模型RAG方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、语料库的构建；S2、构建RAG模型：将RAG模型分为Retriever和Generator两部分，其中Retriever部分包括分层索引机制的构建、引入假设性问题和HyDE以及多检索器混合排名，Generator负责生成答案或摘要；S3、信息补充机制创建，建立仅支持查询的检索用户和内容管理者用户的两种用户使用方式，所述检索用户仅支持对语料库的查询检索，所述内容管理者用户能够对现有知识库内容进行标注、修改、补充。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京市大数据中心 一种基于分层索引、混合检索的大模型RAG方法
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