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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于优化后RAG的城市轨道交通应急领域问答方法及系统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：CN119311793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411105322.2，技术领域涉及：G06F16/332；该发明授权基于优化后RAG的城市轨道交通应急领域问答方法及系统是由杨超;朱硕;袁泉;俞诚成设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于优化后RAG的城市轨道交通应急领域问答方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于优化后RAG的城市轨道交通应急领域问答方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：首先将用户问题改写为符合城市轨道交通风格的新问题，然后解析知识库中不同类型的文档。接着，将文档切分并进行向量嵌入，同时将新问题转换为向量。随后，通过计算问题向量与文档块向量的相似度，选取最相关的文档块形成召回集。之后，使用交叉编码器对召回文档进行重新排序，选择最相关的形成重排文档集。最后，将新问题和重排文档集输入到经过微调的大语言模型中，生成最终的回答。本发明通过问题改写、文档精准切分和向量化、多级检索和重排以及领域微调的大语言模型，显著提高了城市轨道交通应急领域问答的准确性和相关性，实现了更专业、可靠的智能问答服务。

本发明授权基于优化后RAG的城市轨道交通应急领域问答方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于优化后RAG的城市轨道交通应急领域问答方法，其特征在于，包括： 将问题Q与城市轨道交通风格化的提示模板组合为新问题Q'； 鉴别城轨应急知识库内不同的文档类型并进行文件解析； 切分解析后的城轨应急知识库内文档，形成多个父文档块，根据所述父文档块得到子文档块，根据词嵌入模型、父文档块、子文档块，以及新问题Q′，得到新问题向量Q'E； 分别计算所述新问题向量Q'E和每个所述父文档块或子文档块向量之间的相似度，根据所述相似度进行召回，形成与问题最相关的召回文档集D； 对所述召回文档集D中的文档块进行相关性打分，并重新排序，形成重排文档集D'； 构建模型回复的提示模板，在所述模型回复的提示模板中传入所述新问题Q′和重排文档集D'，将所述模型回复的提示模板传入未调整或在城轨应急领域调整优化后的基座大语言模型中，得到大语言模型的生成回复A； 还包括基于大语言模型微调使用的垂直领域数据集的自生成，具体包括如下步骤： 构造所述垂直领域数据集指令I生成时所需提示模板Promptinstruction及输出O生成时所需提示模板Promptoutput； 人工标注20条垂直领域种子指令集DS-I，所述种子指令集DS-I的元素由指令I与输出O构成；同时，构建用于存放垂直领域参考文献的文献库Dur； 在所述种子指令集DS-I中随机选取2个种子指令，在自生成指令集D′S-I中随机选取1个自生成指令，当自生成指令集D′S-I为空时，则再从所述种子指令集DS-I选取1个指令，共3个指令作为输入指令集DI输入到大语言模型中； 将随机选取的输入指令集DI与所述提示模板Promptinstruction拼接后作为新问题，根据优化检索增强生成方法，此时使用的为未调整的大语言模型，得到包含n个垂直领域指令的大模型回复AI； 将所述大模型回复AI进行解析，得到n条结构化的垂直领域指令I1-In，并将自生成指令保存为自生成指令集D′S-I； 重复上述流程，直至垂直领域指令数量达到预设阈值m后进行下一步骤，迭代次数δ＝m，δ向上取整； 将所述自生成指令集D′S-I中全部指令依次与提示模板Promptoutput拼接后作为新问题，根据优化检索增强生成方法，此时使用的为未微调的大语言模型，得到包含m个大模型回复AO，最终得到m个与指令I一一对应的输出O； 将所述指令集D′S-I中全部指令依次与其对应的输出O组合并保存，得到m条大语言模型微调使用的垂直领域数据集。

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