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龙图腾网获悉北京市农林科学院信息技术研究中心;农芯科技(天津)有限责任公司申请的专利基于分层簇索引结构的应答大模型检索增强方法及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：CN119760057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411581489.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于分层簇索引结构的应答大模型检索增强方法及装置是由吴建伟;杨晓虎;魏一博;李作麟;张俊;熊晓菲设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层簇索引结构的应答大模型检索增强方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于分层簇索引结构的应答大模型检索增强方法及装置，该方法包括：在用户进行多轮提问的情况下，基于相似度的排名检索技术对第一问题的问题向量进行排序，得到第一问题向量队列；将第二问题的问题向量与第一问题向量队列中各向量进行相似度计算并按照相似度计算结果大小进行排序，得到第二问题向量队列；将第二问题向量和第二问题向量队列中与第二问题向量邻近的至少一个向量进行特征加权，得到检索向量；根据检索向量在知识库的主题层的簇中进行检索，得到目标检索文本，以供应答大模型输出应答结果。本发明所述方法提高了应答大模型在处理复杂查询时的准确性和检索效率，并减少在信息检索过程中出现的幻觉现象。

本发明授权基于分层簇索引结构的应答大模型检索增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于分层簇索引结构的应答大模型检索增强方法，其特征在于，包括： 在用户进行多轮提问的情况下，基于相似度的排名检索技术对第一问题的问题向量进行排序，得到第一问题向量队列；将第二问题的问题向量与所述第一问题向量队列中各向量进行相似度计算并按照相似度计算结果大小进行排序，得到第二问题向量队列；所述第二问题晚于所述第一问题被所述用户提出； 将所述第二问题向量和所述第二问题向量队列中与所述第二问题向量邻近的至少一个向量进行特征加权，得到检索向量； 所述将所述第二问题向量和所述第二问题向量队列中与所述第二问题向量邻近的至少一个向量进行特征加权，得到检索向量包括： 采用下式计算所述检索向量： 其中，所述Qnew为所述检索向量，Qinput为第二问题向量，为第i个与第二问题向量邻近的向量，βi为的特征权重； 根据所述检索向量在知识库的主题层的簇中进行检索，得到目标检索文本，以供应答大模型输出应答结果；其中，所述知识库通过分层簇索引结构和文本在线更新机制构建；所述分层簇索引结构包括主题层、特征层和文本层，所述主题层中的每个主题向量与特征层中的至少一个文档内容向量锚定；所述知识库通过如下步骤构建： 从待输入文档中提取第一主题向量和多个第一文档内容向量，并根据所述第一主题向量确定第一聚类参数；所述第一聚类参数包括第一聚类数目和第一类间距离； 计算所述多个第一文档内容向量之间的相关性，并根据所述相关性调整所述第一主题向量与初始主题向量中的排序，得到第一主题向量队列，所述初始主题向量基于历史输入文档获取； 根据所述第一聚类参数从所述第一主题向量队列中确定多个第一聚类核心点，针对每个第一聚类核心点，通过所述第一主题向量队列递归的将与所述第一聚类核心点相关的邻居节点添加至同一个聚类，得到知识库的主题层； 其中，所述特征层基于对所述多个第一文档内容向量依次进行向量相关性计算、排序和聚类获取。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京市农林科学院信息技术研究中心;农芯科技(天津)有限责任公司，其通讯地址为：100097 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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