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龙图腾网获悉浙江工商大学;衢州光明电力投资集团有限公司赋腾科技分公司申请的专利一种基于图数据库的RAG存储和检索方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118939782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411426810.3，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于图数据库的RAG存储和检索方法及装置是由孙杰;倪金龙;王勋;李晓宇;顾志伟;郑俊设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图数据库的RAG存储和检索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图数据库的RAG存储和检索方法及装置，涉及智能信息检索与存储技术领域。该方法包括以下步骤：首先收集各类文档数据，并通过大语言模型（LLM）提取全文摘要及关键字，并使用向量化模型将其转化为向量后存储于图数据库中；同时，利用文档的热度系数、章节目录和分段内容建立多层次的结构化存储关系。检索过程通过多层级匹配，依次获取与用户问题相关的关键字、文件名、章节和分段内容，并整合生成供LLM处理的最终输入。本发明能够有效提高文档存储的结构化程度与检索效率，广泛适用于智能问答系统和知识管理系统。

本发明授权一种基于图数据库的RAG存储和检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图数据库的RAG存储和检索方法，其特征在于：包括存储和检索两个步骤： 存储步骤包括使用LLM对文档提取章节目录结构，得到文档的结构层次；根据文档章节目录结构，针对每一个章节内容，进行分段处理，使用LLM将每一个章节切成多个分段内容chunk，并使用语义向量模型转换成向量；提取文档数据的全文摘要和关键字，以及章节目录并进行分段处理，并设定文档的热度系数，存储在图数据库，数据库中的关键字、文件名、全文摘要、章节、分段内容都使用语义向量模型转换成向量后存储，热度系数用浮点型数据存储；其中，根据所有文档的内容属性，预设关键字库；并对每个关键字使用语义向量模型，将关键字和文档的全文摘要转换成向量；对于每一个文件，将关键字向量与摘要向量计算余弦相似度，对余弦相似度由高到低进行排序，保留相似度大于阈值的关键字，并取相似度Top3的关键字作为文档的关键字；关键字和文件名关联，文件名和全文摘要、章节目录及热度系数关联，章节目录和分段内容关联，用于后续检索过程；文档的热度系数是指在一段时间内，所有用户所提问的问题答案在该文档内的问题数量占所有问题数量的热度值，Numhit为一段时间内，用户所提问的问题答案在该文档内的问题数量，Numtotal为一段时间内，用户所提问的所有问题数量，通过如下得到该文档的热度系数Hf，热度系数越高，说明用户对该文档内容越关心，提的问题数量越多，反之亦然； 1 2 其中，tanh是双曲正切函数，用于将热度值归一化，使其范围在0到1之间，热度系数使得更加受关注的文档在检索结果中具有更高的优先级； 检索步骤包括对用户问题重写后和关键字匹配，得到关联的文件名，依据文件名和全文摘要及热度系数计算文件相似度，筛选符合要求的文件，进而得到和用户问题匹配的章节目录及分段内容，基于大语言模型生成最终的回答返回给用户，具体为：将用户问题使用语义向量模型转换成向量，并与关键字库中的每一个关键字做匹配，保留相似度大于阈值的关键字，作为候选关键字集合，遍历与关键字关联的文件名，计算文件相似度并保留相似度大于阈值的文件名，作为文件集合；根据文件集合中的每个文件，将用户问题与章节计算相似度，获取相似度最高的章节；并将用户问题与分段内容计算相似度，保留相似度大于阈值的分段内容，作为最终检索得到的内容； 文件相似度由文件名、全文摘要、热度系数计算得到，将向量化后的用户问题分别与向量化后的文件名、全文摘要计算相似度，最终的文件相似度计算公式如下： 3 4 其中，Sname为重写后的用户问题与文件名的相似度，Ssummary为重写后的用户问题与全文摘要的相似度，c0、c1为系数，取值范围0~1，并且c0+c1=1，H为热度系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工商大学;衢州光明电力投资集团有限公司赋腾科技分公司，其通讯地址为：310012 浙江省杭州市西湖区教工路149号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。