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龙图腾网获悉神州医疗科技股份有限公司申请的专利一种大模型检索增强生成中的RAG必要性判断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：CN119760080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411870255.3，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种大模型检索增强生成中的RAG必要性判断方法是由白焜太;王蕾;周文仲;杨雅婷;许娟;史文钊设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大模型检索增强生成中的RAG必要性判断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大模型检索增强生成中的RAG必要性判断方法，涉及大模型检索增强生成技术领域，方法包括：获取用户在社交网站或社交媒体评论区或对话日志中提出的当前问题信息；针对所述当前问题信息，确定所述用户对应的事实倾向性分数；根据所述事实倾向性分数与预设倾向性分数之差，确定是否需要调用RAG对当前问题信息进行辅助回答。本发明通过对当前问题信息进行事实倾向性分数的计算可以有效的识别当前问题信息是否需要利用RAG的方式引用外部知识，通过判断RAG必要性来减少不必要的资源浪费，提升推理速度并避免因为RAG引入的知识而增加模型的混乱。

本发明授权一种大模型检索增强生成中的RAG必要性判断方法在权利要求书中公布了：1.一种大模型检索增强生成中的RAG必要性判断方法，其特征在于，包括： 获取用户在社交网站或社交媒体评论区或对话日志中提出的当前问题信息； 针对所述当前问题信息，确定所述用户对应的事实倾向性分数； 根据所述事实倾向性分数与预设倾向性分数之差，确定是否需要调用RAG对当前问题信息进行辅助回答； 确定用户对应的事实倾向性分数的方式为： 通过训练好的通用模型bert进行事实倾向性分数的确定，具体为： 获取用户输入的当前问题信息，对当前问题信息进行归类，确定当前问题信息是否存在关联时序问题，关联时序问题指的是同一用户在不同的时间连续在同一输入框输入的所有问题，对不存在关联时序问题的当前问题信息直接计算事实倾向性分数，并在事实倾向性分数小于预设倾向性分数时，基座大模型进行处理，得出该当前问题信息对应的回复，若事实倾向性分数大于预设倾向性分数时，则调用RAG对当前问题信息进行辅助回答； 对存在关联时序问题的当前问题信息进行问题关联性确认，确认在关联时序问题中是否存在与当前问题信息关联度超过预设关联度的目标关联时序问题，若不存在，则，计算当前问题信息对应的事实倾向性分数，同时计算所有关联时序问题，即历史问题信息对应的历史事实倾向性分数，结合当前权重以及历史权重，确定当前事实倾向性分数以及历史事实倾向性分数经权重求和处理后的事实倾向性分数； 若存在，则提取当前问题信息中的第一关键词，并对超过预设关联度的至少一个目标关联时序问题进行第二关键词提取，将第一关键词与任一第二关键词进行相似度计算，将相似度最高的第二关键词对应的目标关联时序问题确定为标定对象，将标定对象对应的历史事实倾向性分数作为当前问题信息对应的事实倾向性分数，判断事实倾向性分数与预设倾向性分数的大小，当事实倾向性分数与预设倾向性分数之差大于零时，则调用RAG对当前问题信息进行辅助回答；当事实倾向性分数与预设倾向性分数之差小于零时，则直接通过基座大模型对当前问题信息进行回答。

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