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龙图腾网获悉广州科奥信息技术股份有限公司申请的专利融合知识注入与检索增强的写作大模型构建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：CN120911623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511432707.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权融合知识注入与检索增强的写作大模型构建方法是由刘国兴;岑丰杰;杨双林设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合知识注入与检索增强的写作大模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及模型构建技术领域，尤其涉及一种融合知识注入与检索增强的写作大模型构建方法，包括：将采集到的知识数据和文本信息分别注入到初始模型进行训练以得到知识增强型写作模型；通过检索增强机制对查询语义进行检索以得到查询文本，将查询语义和查询文本分别输入至知识增强型写作模型以得到增强型文本，并根据增强型文本对知识增强型写作模型进行实时优化以得到写作大模型；确定是否需要增大区域化知识缓存更新频率的动态权重；确定低频语义的处理能力是否符合要求；确定是否需要增大查询文本中低频领域的强制保留占比；基于低频语义的匹配准确率确定低频语义的上下文动态扩展系数。本发明提高了写作大模型的融合构建稳定性。

本发明授权融合知识注入与检索增强的写作大模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种融合知识注入与检索增强的写作大模型构建方法，其特征在于，包括： 将采集到的知识数据和文本信息分别注入到初始模型进行训练以得到知识增强型写作模型，其中，所述知识数据包括高频知识和低频知识； 通过检索增强机制对查询语义进行检索以得到查询文本，将所述查询语义和所述查询文本分别输入至所述知识增强型写作模型以得到增强型文本，并根据所述增强型文本对所述知识增强型写作模型进行实时优化以得到写作大模型； 其中，所述查询语义包括高频语义和低频语义； 获取若干次检索的平均响应时长，并基于所述若干次检索的平均响应时长确定写作大模型的融合构建稳定性是否符合要求； 若所述写作大模型的融合构建稳定性不符合要求，则确定是否需要增大区域化知识缓存更新频率的动态权重； 若不需要增大区域化知识缓存更新频率的动态权重，则获取低频知识的注入效率以确定低频语义的处理能力是否符合要求； 若所述低频语义的处理能力不符合要求，则确定是否需要增大查询文本中低频领域的强制保留占比； 若不需要增大查询文本中低频领域的强制保留占比，则基于低频语义的匹配准确率确定低频语义的上下文动态扩展系数。

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广州科奥信息技术股份有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市黄埔区广州国际生物岛寰宇一路27号1001室；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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