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龙图腾网获悉浪潮云信息技术股份公司申请的专利一种大模型检索增强生成方法及系统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：CN119294516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411348766.9，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种大模型检索增强生成方法及系统是由伊文超;张滨;李在永;彭文净;王东伟;率为朋;李英豪;朱亚静;赵桂越;郭祥跃设计研发完成，并于2024-09-26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方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种大模型检索增强生成方法及系统，包括以下步骤：对语料库知识按照段落切分，提取实体和关键词，作为段落的信息节点；提取信息节点间的邻接节点，作为当前节点的拓展信息；计算不同段落间节点的联通关系，并利用节点的拓展信息补充本段落的上下文信息，形成段落的词粒度描述；利用词、句两种粒度的检索方式进行知识检索，进行知识召回问答；有益效果为：本发明提出的大模型检索增强生成方法及系统，通过段落间关键信息的联通关系，补充知识片段的上下文信息，并配合词、句粒度的多尺度检索算法，增加召回知识的准确率，提升大模型生成效果。

本发明授权一种大模型检索增强生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大模型检索增强生成方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤1：对语料库知识按照段落切分，提取实体和关键词，作为段落的信息节点； 步骤2：提取信息节点间的邻接节点，作为当前节点的拓展信息； 步骤3：计算不同段落间节点的联通关系，并利用节点的拓展信息补充本段落的上下文信息，形成段落的词粒度描述； 步骤4，利用词、句两种粒度的检索方式进行知识检索，进行知识召回问答； 步骤1具体包括： 1遍历知识库中所有的文档； 2对文档预处理，使用结构识别模型，识别文章的组织结构，仅保留文章的标题、文本内容的位置信息，去除图片、页眉、页脚无关信息； 3遍历每个标题下文字内容，按照段落进行知识切片，形成按标题组织的知识切片结构，其形式如下： content＝{title1:[para1,…,paran],…,titlen:[para1,…,paran]} 其中：content表示单个知识文档，titlen表示文档中第n个标题，paran表示当前标题下的第n个段落； 4对步骤3中的每个段落paran进行词粒度的关键信息提取，此处的关键信息包括但不限于实体类词、关键词，其中实体类词依赖各种实体提取模型，关键词提取基于pagerank算法，在全文上进行提取，提取的结果记为pkeyword，每个段落paran具备对应的关键词信息； 5对于步骤3中的每个标题titlen，由于其往往具备总结性的信息，与用户的提问信息往往具备天然的信息对齐，所有保留其全部信息，仅对标题进行分词并去除停止词，作为标题关键信息，记为tkeyword； 6每个段落维护一个关键词集合paraword，作为词粒度的语义描述，每个关键词集合包括当前段落的：关键信息和所属标题信息，其形式如下： paraword＝[pkeyword1,…,pkeywordn,tkeyword1,…,tkeywordn] 每个关键词作为当前段落的信息节点，方便不同段落间计算关联关系； 步骤2的具体操作包括： 1对段落按句切分，得到各个子句，每个段落可以表示为： paran＝[sent1,…,sentn] 其中paran表示当前段落，sentn表示当前段落的第n个子句； 2遍历查询每个子句sentn中出现的段落关键词pkeyword，如果存在多个，则视为邻接，构建邻接集合，至此每个句子维护一个邻接集合，记为sentconnect： sentconnect＝[pkeyword1,…,pkeywordt] 邻接集合记录当前上下文窗口中的关键信息及其共存关系，其中关键信息作为该段落的初始词粒度语义描述，共存信息后续作为邻域段落同节点的补充信息，有效拓展段落的上下文，由于拓展范围被约束在句子级别，相较于拓展固定长度前后文的方法，有效的剔除冗余文本。

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