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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于RAG的大语言模型学习路径动态生成优化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：CN119166684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411667124.5，技术领域涉及：G06F16/2457；该发明授权基于RAG的大语言模型学习路径动态生成优化方法是由王亦晨;毛昭勇;沈钧戈;谭浩声;王鑫设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RAG的大语言模型学习路径动态生成优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于RAG的大语言模型学习路径动态生成优化方法，涉及数据处理技术领域，包括：获取预定学习大纲中的预定学习路径；获取RAG模型；对目标动态学习画像进行信息检索分析得到目标实时学习状态，并与预定知识库进行相关性对比分析得到候选知识序列；对目标预定知识与候选知识序列进行知识融合分析，得到目标知识序列，结合目标周期对预定学习路径进行动态调整，生成目标学员的目标动态学习路径。本发明解决现有技术无法根据学员的实时学习情况进行后续学习路径的智能化动态调整，导致学员的学习过程针对性不强，学习质量和效果不理想，效率低下的技术问题，达到提升学习路径的个性化和灵活性，提高学员学习整体效果的技术效果。

本发明授权基于RAG的大语言模型学习路径动态生成优化方法在权利要求书中公布了：1.基于RAG的大语言模型学习路径动态生成优化方法，其特征在于，包括：获取预定学习大纲中的预定学习路径；获取RAG模型，所述RAG模型包括多模态检索器和集成融合器；通过所述多模态检索器对目标学员的目标动态学习画像进行多模态信息检索分析，得到目标实时学习状态；对所述目标实时学习状态与预定知识库进行相关性对比分析，得到候选知识序列；通过所述集成融合器对所述预定学习路径中目标周期的目标预定知识与所述候选知识序列进行知识融合分析，得到目标知识序列；结合所述目标知识序列与所述目标周期对所述预定学习路径进行动态调整，生成所述目标学员的目标动态学习路径；提取所述预定知识库中第一预定知识的第一预定文本，并获取所述第一预定文本的第一预定词向量；获取所述目标实时学习状态的目标实时词向量；当所述第一预定词向量与所述目标实时词向量的第一余弦相似度达到第一相似门限时，将所述第一预定知识添加至所述候选知识序列；其中，所述第一预定词向量与所述目标实时词向量的所述第一余弦相似度的计算表达式如下： ； 是指所述第一预定词向量与所述目标实时词向量的所述第一余弦相似度，是指所述第一预定词向量与所述目标实时词向量的点积，和分别是指所述第一预定词向量的欧几里得范数与所述目标实时词向量的欧几里得范数，和分别是指所述第一预定词向量与所述目标实时词向量中的第个元素，是指所述第一预定词向量与所述目标实时词向量的维度；获取所述目标实时学习状态的目标实时词向量，包括：对所述目标实时学习状态进行划分，得到N个周期的N个已学内容，其中，所述N个周期对应N个权重系数，且2≤N＜4，N为整数；提取所述N个周期中的第一周期，并在所述N个已学内容中匹配所述第一周期的第一已学内容，所述第一已学内容包括多个节点的多个内容；随机采集所述多个节点得到第一节点集，并在所述多个内容中匹配所述第一节点集对应的第一内容集；对所述第一内容集进行融合分析得到第一内容向量，并加权第一权重系数得到第一目标内容向量；分析所述第一目标内容向量得到所述目标实时词向量。

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西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；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”。