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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种对抗性协作检索增强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：CN120492593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510945993.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种对抗性协作检索增强方法是由任旭东;夏树涛;张乐天;孟广浩设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对抗性协作检索增强方法在说明书摘要公布了：一种对抗性协作检索增强方法，提出了一个对抗性协作检索增强框架（AC‑RAG），提升了大型语言模型（LLMs）在特定领域自然语言处理（NLP）任务中的性能。预检阶段，检测器初步判断任务是否需检索；问题剖析阶段，检测器将查询分解为子任务，为解答器提供检索线索；检索与整合阶段，解答器根据子任务检索并整合信息；后检阶段，检测器评估信息完整性，必要时重复检索。该框架引入了中立调节者，优化了代理间的协作，显著减少了检索幻觉和语义差异问题，提高了检索准确性和系统效率。此外，模型优化阶段利用推理路径数据微调检测器和解答器，使模型不断进化。实验结果表明，本发明的AC‑RAG在多个垂直领域超越了现有方法，展现了其在复杂查询中的优越性能。

本发明授权一种对抗性协作检索增强方法在权利要求书中公布了：1.一种对抗性协作检索增强方法，其特征在于，包括： S1、预检阶段：通过检测器对输入大语言模型的任务进行初步判断，以确定是否可以直接解决任务而无需进入后续的检索过程；若任务可直接解决，则由解答器提供答案； S2、问题剖析阶段：若预检阶段判断任务需进一步检索，则检测器将输入的查询分解为针对特定领域的子任务，所述子任务作为解答器进行检索的挑战和线索，以生成更精确且语义相关的查询； S3、检索与整合阶段：解答器根据问题剖析阶段得到的子任务进行检索，获取相关文档，并将检索到的长篇和噪声较多的文档转化为简洁且富含信息的摘要； S4、后检阶段：检测器评估检索与整合阶段得到的摘要信息，若信息不足以解释专业概念，则重复检索与整合阶段，直至找到满意的答案或达到预设的最大交互轮数； S5、模型优化阶段：基于后检阶段验证信息完整的交互序列，生成结构化推理路径数据；使用所述推理路径数据对检测器和解答器进行微调训练，以增强模型推理能力； 所述问题剖析阶段具体包括： 利用检测器识别查询中可能产生理解偏差的专业术语，并将其分解为易于管理的子问题； 通过多轮交互逐步深入挖掘并解决问题，每一轮交互都基于前一轮的累积记忆； 在第一轮交互中，检测器直接对问题本身提出疑问；从第二轮开始，检测器结合当前问题和之前交互的记忆提出新的问题； 使用两个大规模自回归语言模型分别执行检测和解决功能，一个用于识别关键术语，另一个用于提供对这些术语的解释； 累积记忆表示交互结束后的累积信息，用于在后续轮次中辅助问题剖析和解答； 在后续轮次的问题剖析阶段，检测器分析当前问题及以往的交互内容，以识别新的子问题，并通过解答器对这些子问题给出解答； 所述后检阶段具体包括： 通过检测器验证当前信息的完整性和准确性，以确保检索增强引入的专业概念不会造成知识的断层或误解； 如果检测出信息存在缺漏，系统启动额外的交互轮次，以补充和完善所需知识，直至结果令人满意或达到预设的最大交互轮数； 在每次交互结束时，更新系统的记忆模块，确保所有相关信息都被系统记住并用于后续处理； 一旦系统判断当前信息已足够全面或达到交互次数限制，解答器根据其最新的记忆状态提供最终的回答。

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