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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种级联架构的多模态大模型检索问答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：CN119646157B 。

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：202411763742.X，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种级联架构的多模态大模型检索问答方法是由袁春;许正卓;杜思楠设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种级联架构的多模态大模型检索问答方法在说明书摘要公布了：一种级联架构的多模态大模型检索问答方法，旨在提高问答系统的准确性和效率。该方法包括：首先，通过视觉搜索步骤，利用向量搜索技术从知识库中检索与查询图像和问题描述相关的多模态信息；其次，粗略重排步骤筛选出与问题描述相关性较高的段落，排除不相关内容；接着，精细重排步骤利用多模态大模型深入分析筛选出的段落，进一步排序选择最有可能包含正确答案的段落；最后，答案生成步骤根据选定段落内容和问题描述生成最终答案。此外，本发明通过混合多模态检索策略和级联的由粗到细的重排序方法，解决了长尾问题和重排序阶段的效率与性能矛盾，显著提升了系统性能。实验结果表明，本发明在多个数据集上显著优于现有的最先进方法。

本发明授权一种级联架构的多模态大模型检索问答方法在权利要求书中公布了：1.一种级联架构的多模态大模型检索问答方法，其特征在于，包括以下步骤： 1视觉搜索：从知识库中检索与查询图像和问题描述相关的多模态信息，通过编码查询图像和知识库中参考图像及标题的特征，并使用向量搜索技术，选择与查询图像最相似的页面作为候选信息源； 2粗略重排：从步骤1检索到的候选页面中筛选出与问题描述相关性较高的段落，通过评估问题描述与段落之间的相关性得分，排除明显不相关的段落； 粗略重排方法具体包括： 从给定的候选页面中识别出与查询问题最相关的部分序列； 执行粗略排名以过滤掉明显不能回答问题的段落； 使用粗重排序器来评估查询问题与段落之间的相关性； 通过计算相关性得分，选出得分最高的N个部分作为下一步处理的对象，其中N小于候选页面中的段落总数； 3精细重排：对步骤2筛选出的段落进行深入分析，利用多模态大模型理解查询图像、问题描述和段落内容之间的关系，进一步排序和选择最有可能包含正确答案的段落； 4答案生成：根据步骤3选定的段落内容，结合问题描述，生成最终的答案。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518071 广东省深圳市南山区桃源街道丽水路2279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”。

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