杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院;浙江大学寿黎但获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院;浙江大学申请的专利基于强化学习的RAG系统评估数据集自动合成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：CN120596663B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511094625.3，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权基于强化学习的RAG系统评估数据集自动合成方法和装置是由寿黎但;李哲玮;谢钟乐;李佳烨;杨定裕;陈珂;骆歆远设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于强化学习的RAG系统评估数据集自动合成方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于强化学习的RAG系统评估数据集自动合成方法和装置，其中，该方法包括：获取RAG系统的知识库数据，并从知识库数据中提取目标垂直领域的关键词和相关的文档；根据关键词和文档，利用预设的提示词模版合成初始问答对；构建初始问答对的奖励；根据关键词、初始问答对、奖励以及初始策略模型的参数，确定初始策略模型的训练数据；并基于训练数据，对初始策略模型进行训练，得到目标策略模型；利用目标策略模型，基于关键词和文档批量生成满足奖励的目标问答对，通过本申请，解决了相关技术中评估数据集合成的成本高，效率低下，影响评估RAG系统有效性的问题，能够降低合成成本，提高合成效率。
本发明授权基于强化学习的RAG系统评估数据集自动合成方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的RAG系统评估数据集自动合成方法，其特征在于，包括： 获取所述RAG系统的知识库数据，并从所述知识库数据中提取目标垂直领域的关键词和相关的文档； 根据所述关键词和所述文档，利用预设的提示词模版合成评估所述RAG系统的初始问答对； 构建所述初始问答对的奖励；所述奖励包括相关性奖励和格式奖励；所述相关性奖励用于验证策略模型合成的回答是否与问答对相关；所述格式奖励用于确保合成的问答对格式正确性； 根据所述关键词、所述初始问答对、所述奖励以及初始策略模型的参数，确定所述初始策略模型的训练数据；并基于所述训练数据，对所述初始策略模型进行训练，得到目标策略模型； 利用所述目标策略模型，基于所述关键词和所述文档批量生成满足所述奖励的目标问答对。
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杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院;浙江大学，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区物联网孵化器大楼2号楼A楼4-7层；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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