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龙图腾网获悉南开大学;新奥新智科技有限公司申请的专利一种检索增强生成优化方法、系统、设备、产品及介质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：CN119646196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411893560.4，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种检索增强生成优化方法、系统、设备、产品及介质是由张莹;林雨豪;孙东;郭文雅;张立;边笛;杨程屹;侯召祥;李增祥设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种检索增强生成优化方法、系统、设备、产品及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种检索增强生成优化方法、系统、设备、产品及介质，包括：获取原始文档，对原始文档进行整理与索引构建得到检索文档；构建混合检索器，通过混合检索器得到第一候选文档；通过第一候选文档生成假设文档，通过混合检索器对检索文档进行二次混合检索得到第二候选文档；计算第二候选文档的信息关联度；对第二候选文档进行筛选得到粗筛选文档；对粗筛选文档进行重组与分段得到分段文档，计算分段文档中单词的关键信息密度分数得到单词的词汇关键信息密度分数；根据细筛选阈值和词汇关键信息密度分数对分段文档进行筛选，得到目标文档。本发明有效提升了检索增强的可靠性和检索质量。

本发明授权一种检索增强生成优化方法、系统、设备、产品及介质在权利要求书中公布了：1.一种检索增强生成优化方法，其特征在于，包括： S1：获取原始文档，对所述原始文档进行整理与索引构建，得到检索文档； S2：构建混合检索器，通过所述混合检索器对所述检索文档进行首次混合检索，得到第一候选文档； S3：通过所述第一候选文档生成假设文档，通过所述混合检索器和所述假设文档对所述检索文档进行二次混合检索，得到第二候选文档； S4：获取第一正则化语句、第二正则化语句和本地语言模型，拆分所述第二候选文档，并通过所述本地语言模型计算所述第二候选文档的信息关联度，通过所述第一正则化语句和所述第二正则化语句，依次分别计算第一交叉熵损失和第二交叉熵损失；通过所述信息关联度、所述第一交叉熵损失和所述第二交叉熵损失对所述第二候选文档进行筛选，得到粗筛选文档；步骤S4进一步包括： S41：对所述第二候选文档进行拆解，得到文档序列、语句序列和指令序列； S42：获取本地语言模型，将所述文档序列输入所述本地语言模型，并生成预测语句序列，通过计算所述预测语句序列与所述语句序列的交叉熵损失得到所述第二候选文档的所述信息关联度； S43：获取所述第一正则化语句和所述第二正则化语句，将所述文档序列和所述语句序列输入所述本地语言模型，生成正则化预测语句，计算所述正则化预测语句和所述第一正则化语句的所述第一交叉熵损失，计算所述正则化预测语句和所述第二正则化语句的所述第二交叉熵损失； S44：确定粗筛选压缩率，通过所述粗筛选压缩率计算粗筛选单词数量限制，通过所述信息关联度、所述第一交叉熵损失和所述第二交叉熵损失计算文档关键信息密度分数，通过所述文档关键信息密度分数和所述粗筛选单词数量限制对所述第二候选文档进行筛选，得到所述粗筛选文档； S5：对所述粗筛选文档进行重组与分段，得到分段文档，计算所述分段文档中单词的关键信息密度分数，得到所述单词的词汇关键信息密度分数； S6：确定细筛选阈值，根据所述细筛选阈值和所述词汇关键信息密度分数对所述分段文档进行筛选，得到目标文档。

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