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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于检索增强生成和大模型的课程智能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：CN119415621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411436824.3，技术领域涉及：G06F16/33；该发明授权基于检索增强生成和大模型的课程智能问答方法及系统是由陈建海;毛雨璐;沈智康;陈莹;李子佳;刘振广;何钦铭设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于检索增强生成和大模型的课程智能问答方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于检索增强生成和大模型的课程智能问答方法及系统，方法包括：对待回答的人工智能课程知识领域问题进行处理，得到问题序列，再得到问题的文本表征向量；基于文本表征向量与段落表征向量获得相似度得分，计算问题和段落间的BM25得分；基于相似度得分和BM25得分计算得到每个段落对应的混合得分，根据混合得分由高到低对段落进行排序，得到topN文档；对topN文档内的段落进行重排序，得到topK文档；将topK文档作为问题的上下文，大语言模型以topK文档和问题作为输入，输出问题的答案。该方法实现了教育领域的人工智能课程知识的智能问答，有利于提升学生的学习效率以及减少教师助教的教学负担。

本发明授权基于检索增强生成和大模型的课程智能问答方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于检索增强生成和大模型的课程智能问答方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取并训练用于获得文本表征向量的孪生Bert网络，构建并训练用于重排序的交叉编码器，获取并训练用于获得问题的答案的大语言模型； 对待回答的人工智能课程知识领域问题进行分词、填充和id映射处理，得到问题序列，再利用训练后的孪生Bert网络对问题序列进行编码，得到问题的文本表征向量；再计算文本表征向量与向量数据库中每个段落表征向量的点积相似度，得到相似度得分，所述向量数据库是基于训练好的孪生Bert网络得到的； 利用BM25算法计算所述问题和段落数据库中的每个段落间的相关性得分，得到BM25得分；所述段落数据库是基于训练好的孪生Bert网络得到的； 利用相似度得分和BM25得分计算得到每个段落对应的混合得分，根据混合得分由高到低对段落进行排序，得到topN文档；使用训练好的交叉编码器对topN文档内的段落进行重排序，得到最终的topK文档； 将得到的topK文档作为问题的上下文，训练好的大语言模型以topK文档和问题作为输入，训练好的大语言模型输出问题的答案； 所述训练用于获得文本表征向量的孪生Bert网络，包括： 构建面向人工智能课程知识领域的问答数据集，所述问答数据集包括多个问答对，所述问答对由段落、问题和答案组成。

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