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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于检索增强的大语言模型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：CN119782470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411861746.1，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于检索增强的大语言模型生成方法是由李灵慧;李小勇;黄俊敏;吕陈毅闻;王赵宇;袁开国设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于检索增强的大语言模型生成方法在说明书摘要公布了：一种基于检索增强的大语言模型生成方法，属于计算机领域，包括：根据输入问题检索相似文档摘要，将输入问题和文档摘要转换为高维向量空间中的点，检索相关文档并将其转换为结构化的知识图谱，生成子问题并从中提取关键信息，将其转换为关键词，再调用大语言模型进行少样本学习生成联想提示词；结合联想提示词和子问题生成查询命令；通过执行查询命令获得子知识图谱信息并将其转换为文本和文本压缩转换；将转换后的文本与问题输入到GPT‑4大语言模型中生成自然语言答案。本发明能更准确地处理复杂问题中的多层次信息和复杂数据，提高在大规模数据集和复杂文档处理中的准确性、效率和质量，提供准确且连贯的回答，降低运行成本和资源消耗。

本发明授权一种基于检索增强的大语言模型生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于检索增强的大语言模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：文件检索引擎组件根据输入的问题检索与其相似的文档摘要，并利用文本嵌入技术将输入的问题和文档摘要转换为高维向量空间中的点，通过计算这些向量之间的相似度来快速定位相关文档； 步骤S2：知识图谱构建器组件将检索到的相关文档转换为结构化的知识图谱；同时问题解析与关键词提取器组件利用依存句法解析和语义角色标注技术对输入的问题进行语义分析，识别出问题中的子任务，生成相应的子问题，并从输入的问题中提取关键信息，再将其转换为关键词；针对关键词调用大语言模型进行少样本学习，生成相关的联想提示词；结合生成的联想提示词和子问题，生成多个适用于知识图谱的查询命令；通过执行多个查询命令，获得子问题的子知识图谱信息，将子知识图谱信息转换为文本形式，并对文本中的冗余或重复信息进行压缩转换； 步骤S3：将压缩转换得到的文本与问题输入到GPT-4大语言模型中，生成一个与输入的问题内容紧密相关的自然语言答案。

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