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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于序列生成的检索增强生成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：CN119396986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411185369.4，技术领域涉及：G06F16/3332；该发明授权基于序列生成的检索增强生成方法是由谢睿;张世琨;叶蔚设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于序列生成的检索增强生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于序列生成的检索增强生成方法，方法包括：对查询文本进行检索得到候选相关文本；基于初始化上下文序列和序列生成模型，生成当前预测文本块向量，以基于当前预测文本块向量，从候选相关文本中匹配得到最相关文本序列；基于当前最相关文本序列更新初始化上下文序列，基于更新的初始化上下文序列和序列生成模型，生成下一预测文本块向量，以得到下一轮次的最相关文本序列，直至得到的最相关文本序列满足预设条件；基于得到的最相关文本序列，确定目标提示词。本发明提供的方法，通过序列生成模型对检索得到的候选相关文本进行优化，实现生成连贯、高质量的提示词，进而提升基于提示词进行微调或者提示学习的下游任务的性能。

本发明授权基于序列生成的检索增强生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于序列生成的检索增强生成方法，其特征在于，包括： 获取查询文本，对所述查询文本进行检索，得到候选相关文本； 基于所述查询文本，得到当前轮次的初始化上下文序列，并基于所述初始化上下文序列和序列生成模型，生成当前预测文本块向量，以基于所述当前预测文本块向量，从所述候选相关文本中匹配得到当前轮次的最相关文本序列； 基于所述当前轮次的最相关文本序列更新所述初始化上下文序列，基于更新后的初始化上下文序列和所述序列生成模型，生成下一预测文本块向量，以基于所述下一预测文本块向量，从所述候选相关文本中匹配得到下一轮次的最相关文本序列，直至得到的最相关文本序列满足预设条件； 基于得到的最相关文本序列，确定所述查询文本的目标提示词，以基于所述目标提示词，确定所述查询文本的增强回复文本；所述序列生成模型是基于样本查询文本对初始序列生成模型进行训练得到的； 所述序列生成模型的训练步骤包括： 获取所述样本查询文本，以及所述样本查询文本对应的多个样本相关文本； 基于所述样本查询文本和所述多个样本相关文本进行互信息计算，得到所述样本查询文本的最优上下文片段； 将所述样本查询文本和所述最优上下文片段输入至所述初始序列生成模型，得到所述初始序列生成模型输出的样本预测文本块； 基于所述样本预测文本块和所述最优上下文片段，得到预测损失，以基于所述预测损失对所述初始序列生成模型进行迭代，得到所述序列生成模型； 所述基于所述样本查询文本和所述多个样本相关文本进行互信息计算，得到所述样本查询文本的最优上下文片段，包括： 分别对所述多个样本相关文本进行分段处理，得到各样本相关文本的样本相关文本片段； 基于所述样本查询文本和各样本相关文本片段进行互信息计算，得到各样本相关文本片段的贡献值； 基于所述各样本相关文本片段的贡献值，从各样本相关文本中选取优选上下文片段； 聚合所述各样本相关文本中的优选上下文片段，得到所述样本查询文本的最优上下文片段。

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