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申请/专利权人：南京新一代人工智能研究院有限公司;中国信息通信研究院;杭州市余杭区信通人工智能研究院
摘要：本发明公开了一种基于分支式拼接的低成本检索增强生成评测方法，涉及自然语言处理的检索增强生成技术领域，将训练数据进行“检索问题+输出答案”、“检索问题+检索结果列表”、“检索结果列表+输出答案”的重新分组，用于分别判断语言大模型的答案相关性、上下文相关性和忠实性，针对答案相关性，利用词袋模型和TF‑IDF模型，计算Jaccard相似度、余弦相似度等多种指标；针对忠实性，计算MRR、MSR等指标；针对上下文相关性，使用了基于Textrank的文本处理方法，最终对每一项指标进行综合考量，直到达到预定目标。这种方法不仅提高了评测的全面性和可靠性，也有效降低了评测过程中的主观性和偶然性，使得评测结果更加客观、可信。
主权项：1.一种基于分支式拼接的低成本检索增强生成评测方法，将标准评测指标与机器学习算法相结合，降低对计算能力的需求，其特征在于：将训练数据进行“检索问题+输出答案”、“检索问题+检索结果列表”、“检索结果列表+输出答案”的重新分组，用于分别判断语言大模型的答案相关性、答案忠实性和上下文相关性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京新一代人工智能研究院有限公司 中国信息通信研究院 杭州市余杭区信通人工智能研究院 一种基于分支式拼接的低成本检索增强生成评测方法
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