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龙图腾网获悉中国大唐集团数字科技有限公司申请的专利一种应用于垂直领域的多阶段语义重排序微调方法和装置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：CN120181097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510252651.8，技术领域涉及：G06F40/35；该发明授权一种应用于垂直领域的多阶段语义重排序微调方法和装置是由张博;肖祥武;陈子文;廖沙;杨江峰;崔钰坤;邓家壁;范紫微;田海龙;蔡德勇;施凤愿;李雷雷;周万里;夏青青;马紫昆;杨敏骏设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于垂直领域的多阶段语义重排序微调方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于垂直领域的多阶段语义重排序微调方法和装置，包括以下步骤：S1，接收原始文档输入并将文档片段进行切分；S2，基于领域专家标注的高质量问答对，设计prompt模板指导大模型生成训练数据；S3，利用向量模型和重排序模型进行多阶段难负样本挖掘；S4，基于教师模型生成知识蒸馏信号；S5，采用全参数微调与LoRA微调相结合的多阶段训练策略对重排序模型进行优化。本发明方法能够有效提升重排序模型在垂直领域的性能。特别地，两阶段微调策略既保证了模型能够充分学习全局知识，又能针对性地优化难样本场景；而知识蒸馏机制则帮助模型继承教师模型的判别能力，在保持模型轻量化的同时取得良好的效果。

本发明授权一种应用于垂直领域的多阶段语义重排序微调方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种应用于垂直领域的多阶段语义重排序微调方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，接收原始文档输入并将文档片段进行切分； S2，基于领域专家标注的高质量问答对，设计prompt模板指导大模型生成训练数据； S3，利用向量模型和重排序模型进行多阶段难负样本挖掘；具体地： S31，准备包含问题和对应正样本的训练数据以及候选样本池； S32，利用语义嵌入模型生成文本嵌入向量； S33，使用FAISS构建索引并进行语义检索召回TOP100候选样本； S34，使用重排序模型对候选样本进行精细化排序； S35，从排序结果中筛选负样本并选择TOPK个作为训练负样本； S4，基于教师模型生成知识蒸馏信号； S5，采用全参数微调与LoRA微调相结合的多阶段训练策略对重排序模型进行优化，具体地： S51，第一阶段对模型进行全参数微调，优化交叉熵损失和知识蒸馏损失的加权和； S52，第二阶段基于第一阶段模型挖掘难负样本，使用LoRA技术对query、key、value和dense层进行微调，同时对classifier层进行全参数微调。

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