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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开一种基于LLM的知识密集型问题推理与生成方法，该方法将检索与思维链中的推理链交织在一起，用思维链指导检索，然后再反过来利用检索结果来改进思维链中的推理轨迹，以优化推理过程。具体步骤包括：用户输入问题后，系统判断是否能够直接解答；若不能，则通过双层检索器在知识库中检索相关信息，并进行多重评估和验证，生成候选答案；选择更合适的答案改进推理链，并对后续推理进行动态调整。本发明从思维链和检索增强生成的角度，通过动态获取外部知识源信息的方式，能够有效提高对复杂问题的回答准确性，精确匹配用户的查询需求。
主权项：1.一种基于LLM的知识密集型问题推理与生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对于待回答的用户问题，由知识评估模块进行处理，判断问题是否能够利用大语言模型内部知识进行求解，如果可解，则由大语言模型直接生成答案，否则将问题传入知识库检索模块和CoT-LLM推理模块；S2：知识库检索模块针对问题检索相关事实信息，CoT-LLM推理模块结合问题和检索到的信息，生成结构化的动态推理链;S3：知识库检索模块利用双层检索器针对推理链中的子问题在知识库中进行检索，获取有利于回答子问题的相关信息；S4：检索评估模块对检索到的信息进行再评估，如果检索信息与子问题的匹配度高于阈值，则进入生成模块，否则跳过对子问题的修改，回到知识库检索阶段，检索的相关信息；S5：生成模块根据检索到的相关信息以及子问题，生成候选答案；S6：验证模块从原始答案和候选答案中选择更合适的答案，作为对CoT推理链的改进，若修改了推理链中的子链，则进入CoT-LLM推理模块将后续子链根据这一修改也进行相应的调整，得到新的推理链，然后处理当前推理链中的下一个子问题；S7：循环重复步骤S2-S6，直到完成CoT推理链，然后，通过最终答案最终答案这个标签来判定是否能够得到最终答案，若存在该标签，则输出该标签中的答案，否则代表无法回答该问题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于LLM的知识密集型问题推理与生成方法
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