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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
摘要：本申请涉及自然语言处理技术领域，公开了一种提升大语言模型在RAG框架下输出准确率的方法及装置，该方法涵盖多个环节：先对上传的多种格式文档进行版面分析、内容提取与分段处理，捕捉每段关键信息；随后，对这些分段进行向量化操作，连同对应权重存储于向量库。接下来，利用大模型为分段生成相关问题，并按结构分类储存。在用户提问时，系统根据关键词推荐问题，并执行关键词和向量双重搜索，最后合并、过滤搜索结果。基于这些优选素材，大模型将生成并返回精准答案。这一创新方法显著提高了大语言模型在RAG框架下的性能，有效减少了幻觉现象，为用户提供了更准确、更可靠的回答。
主权项：1.一种提升大语言模型在RAG框架下输出准确率的方法，其特征在于，包括：1文档摄取与分段：支持上传多种格式的文档，并利用特定模型对文档进行版面分析和内容提取，将文档内容分段，并保留每段的关键信息；2向量化操作与存储：对每个分段进行向量化处理，并将向量及对应权重存储于向量库中；3相关问题库生成：将整理后的分段送入大模型生成相关问题，并按照一定结构分类存储；4意图理解与多重搜索：在用户提问时，根据关键词实时推荐问题，并在问题获取后，进行包括关键词搜索和向量搜索的多重搜索，最终合并搜索结果进行过滤；5答案生成：基于筛选出的素材，通过大模型生成并返回答案。
全文数据：
权利要求：
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