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龙图腾网获悉亚信科技(中国)有限公司申请的专利一种基于大模型的检索增强处理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：CN120256648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510719249.6，技术领域涉及：G06F16/38；该发明授权一种基于大模型的检索增强处理方法及系统是由袁志勇;罗环环;周金娟;徐波设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的检索增强处理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大模型的检索增强处理方法及系统，涉及人工智能技术领域，当接收到用户问题时，获取用户问题所对应的知识文档，对知识文档进行自适应解析及切分，得到切分结果，基于多路由检索召回策略和用户问题，对切分结果进行检索召回，得到知识召回结果，其中，多路由检索召回策略由稀疏检索和稠密检索确定，基于精排模型对知识召回结果进行精排，得到精排结果，根据预设排序方式对精排结果进行排序，以确定检索结果。

本发明授权一种基于大模型的检索增强处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的检索增强处理方法，其特征在于，所述方法包括： 当接收到用户问题时，获取用户问题所对应的知识文档； 对所述知识文档进行自适应解析及切分，得到切分结果； 基于多路由检索召回策略和所述用户问题，对所述切分结果进行检索召回，得到知识召回结果；其中，所述多路由检索召回策略由稀疏检索和稠密检索确定； 基于精排模型对所述知识召回结果进行精排，得到精排结果； 根据预设排序方式对所述精排结果进行排序，以确定检索结果； 其中，所述基于多路由检索召回策略和所述用户问题，对所述切分结果进行检索召回，得到知识召回结果，包括： 设置知识搜索全局余弦相似度阈值和检索知识块个数； 提取所述用户问题的关键词； 通过嵌入模型对所述用户问题及所述关键词分别进行向量表示，得到检索查询的稀疏向量、检索查询的稠密向量、检索关键词的稀疏向量、检索关键词的稠密向量； 通过开源向量数据库对所述检索查询的稀疏向量进行稀疏向量检索，得到第一稀疏向量对应知识块，对所述检索查询的稠密向量进行稠密向量检索，得到第一稠密向量对应知识块，并将所述第一稀疏向量对应知识块和所述第一稠密向量对应知识块进行去重合并，得到检索查询匹配知识块； 通过开源向量数据库对所述检索关键词的稀疏向量进行稀疏向量检索，得到第二稀疏向量对应知识块，对所述检索关键词的稠密向量进行稠密向量检索，得到第二稠密向量对应知识块，并将所述第二稀疏向量对应知识块和所述第二稠密向量对应知识块进行去重合并，得到检索关键词匹配知识块； 通过开源向量数据库对所述检索查询的稀疏向量进行知识生成问题匹配的稀疏向量检索，得到第三稀疏向量对应知识块，对所述检索查询的稠密向量进行知识生成问题匹配的稠密向量检索，得到第三稠密向量对应知识块，并将所述第三稀疏向量对应知识块和所述第三稠密向量对应知识块进行合并，得到知识生成问题匹配知识块； 通过开源向量数据库对所述检索查询的稀疏向量进行摘要匹配的稀疏向量检索，得到第四稀疏向量对应知识块，对所述检索查询的稠密向量进行摘要匹配的稠密向量检索，得到第四稠密向量对应知识块，并将所述第四稀疏向量对应知识块和所述第四稠密向量对应知识块进行去重合并，得到摘要匹配知识块； 通过多路由检索结果公式对所述检索查询匹配知识块、所述检索关键词匹配知识块、所述知识生成问题匹配知识块和所述摘要匹配知识块进行评分计算，得到所有检索结果的综合评分； 通过所述检索知识块个数和所述知识搜索全局余弦相似度阈值对所有检索结果的综合评分进行评分过滤，得到知识召回结果。

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