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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于增强元数据的RAG智能检索问答系统及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：CN121256007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511824349.1，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于增强元数据的RAG智能检索问答系统及方法是由李宗霖;韩国圣;郭文俊;张晓霜设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强元数据的RAG智能检索问答系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于增强元数据的RAG智能检索问答系统及方法，涉及信息处理与智能检索技术领域，多源异构知识数据预处理后得到统一知识数据，基于文本形式的不同，从其提取结构化元数据；结合知识图谱的嵌入将结构化元数据中的文献文本进行向量化，得到文档表示，进而将文档表示、结构化元数据和增强关键词集输出为增强元数据对象；标注不同增强元数据对象之间的显示关系，构建得到知识数据库；从用户问题中提取得到限制性条件和问题意图，基于限制性条件和问题意图从知识数据库中进行混合检索，输出候选文献语义集合，进而输出结构化统计可视化报告和结构化回答，实现了精准、可解释且多功能的智能知识服务。

本发明授权一种基于增强元数据的RAG智能检索问答系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强元数据的RAG智能检索问答系统，其特征在于，包括： 多源数据获取模块，用于获取多源异构知识数据，并对其进行预处理，得到统一知识数据； 元数据构建模块，用于基于文本形式的不同，从统一知识数据中提取结构化元数据；元数据包括作者、知识类型、发表时间、出版社或来源、原始关键词、摘要以及正文文本； 增强元数据构建模块，用于结合知识图谱的嵌入将结构化元数据中的文献文本进行向量化，得到文档表示，进而将文档表示、结构化元数据和增强关键词集输出为增强元数据对象；所述文献文本包括摘要、正文文本中的至少一种； 将结构化元数据中的文献文本进行向量化时，通过计算综合得分判断句级目标节点，综合得分表示为： 其中，表示综合得分，表示候选实体，表示知识图谱的节点，表示语义相似度权重系数，表示候选实体与节点的余弦相似度，表示实体在句子中位置权重，表示实体在文献全文出现频次，表示节点先验重要性，、、分别表示位置权重、词频权重、节点先验权重的调节系数； 所述增强元数据构建模块包括关键词增强提取模块、知识图谱构建模块和知识图谱嵌入的文本向量化模块； 关键词增强提取模块，用于采用大语言模型从结构化元数据中抽取得到增强型关键词；增强型关键词包括主题关键词、学科分类和方法关键词； 知识图谱构建模块，用于依据学科分类建立多层级学科节点结构，将主题关键词和方法关键词嵌入该多层级学科节点结构，得到知识图谱； 知识图谱嵌入的文本向量化模块，用于结合知识图谱的嵌入将结构化元数据中的文献文本进行向量化，得到文档表示； 将主题关键词和方法关键词嵌入多层级学科节点结构具体为： 当主题关键词在多个学科间存在语义交叉时，计算主题关键词与学科节点间的语义相似度，以关联强度为权重构建主题‑学科关系边； 基于每一文献提取的增强关键词，计算主题关键词与方法关键词的共现频率，对频率进行归一化处理，通过设定阈值，构建主题‑方法关系边； 知识数据库构建模块，用于标注不同增强元数据对象之间的显示关系并存储，构建得到知识数据库；使用关系抽取与人工标注的方式，基于提取出的元数据字段与文献内容，标注不同增强元数据对象之间的显示关系； 双重检索模块，用于接收用户问题，从用户问题中提取得到限制性条件和问题意图，基于限制性条件和问题意图从知识数据库中进行混合检索，输出候选文献语义集合；通过大语言模型从用户问题中提取得到限制性条件，还包括提示词模板优化模块，用于改进提示词得到全面准确的限制性条件，所述提示词模板优化模块获取预设数据集中问题‑解析结果样本，通过LLM对样本中问题进行识别，得到限制性条件，通过分析LLM输出的限制性条件和解析结果的差异，采用多轮提示词迭代优化策略，对复合提示词模板进行自动化调整，得到改进版提示模板； 构建提示词时先对多篇文献关键词进行多位领域专家标注，随后与大模型标注结果进行对比，并不断改进提示词，最终得到专家认可结果； 所述混合检索具体为：依据限制性条件在知识数据库中执行结构化查询，利用元数据字段筛选出精确知识子集； 对问题意图进行向量化处理，得到意图向量，基于意图向量在精确知识子集中执行向量检索操作，输出候选文献语义集合； 双模回复模块，用于根据语义精炼后的候选文献语义集合输出结构化统计可视化报告和结构化回答。

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