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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于信息压缩与剪枝的RAG数据库构建方法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：CN120045634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510017185.5，技术领域涉及：G06F16/31；该发明授权基于信息压缩与剪枝的RAG数据库构建方法是由谢卫莹;张宇思;惠田林;李云松;方乐缘设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息压缩与剪枝的RAG数据库构建方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种信息压缩与剪枝的RAG数据库构建方法，实现步骤为：构建节点对象和层次化聚类树；对聚类树中的节点对象文本信息进行压缩；基于类QR分解方法对部分节点对象文本信息压缩后的聚类树进行剪枝。本发明通过对聚类树中子节点中的句子单元文本信息进行压缩并对所压缩的子节点的嵌入向量进行更新，能够根据大语言模型的实际需求，筛选并存储最有价值的外部信息，这不仅减少了RAG数据库中无效数据存储，还确保RAG数据库中存储的文本信息始终具有增益性，同时基于类QR分解方法对部分节点对象文本信息压缩后的聚类树进行剪枝，有效识别并删除语义相似度较高的冗余子节点对象，减小了RAG数据库中节点对象的存储开销。

本发明授权基于信息压缩与剪枝的RAG数据库构建方法在权利要求书中公布了：1.一种信息压缩与剪枝的RAG数据库构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 1构建节点对象： 获取N条各包含多个句子的文本数据，并根据分隔符对每条文本数据进行切分，得到N条文本数据的M条句子单元，然后通过嵌入模型对每条句子单元进行向量化，再将每条句子单元向量化后的嵌入向量与该条句子单元组合为一个节点对象，得到M个节点对象，其中N≥1000； 2构建层次化聚类树： 对M个节点对象进行S次迭代语义聚类，并构建以M个节点对象为叶子节点，以每次迭代语义聚类获取的多个分组子节点的总结句子单元及其对应的嵌入向量组合的G个节点对象分别为父节点的S+1层聚类树； 3对聚类树中的节点对象文本信息进行压缩： 对聚类树中被其父节点所涵盖的子节点中的句子单元文本信息进行压缩，并基于嵌入模型对所压缩的句子单元文本信息对应的子节点的嵌入向量进行更新，得到部分节点对象文本信息压缩后的聚类树； 4基于类QR分解方法对部分节点对象文本信息压缩后的聚类树进行剪枝： 按重要性度量分数由大到小的顺序对部分节点对象文本信息压缩后的聚类树中每个父节点所包含的多个子节点对象进行排序，并基于类正交三角QR分解方法，计算每个父节点所包含的排序后的每个子节点对象的嵌入向量的线性独立性系数，然后对独立性系数低于独立性阈值∈的子节点对象进行剪枝，得到包含剪枝后的聚类树的结构和信息的检索增强生成RAG数据库。

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