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龙图腾网恭喜中科南京人工智能创新研究院申请的专利一种面向检索增强生成系统的外部数据提取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：CN119271706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411806455.2，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权一种面向检索增强生成系统的外部数据提取方法是由孙乾;张希设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向检索增强生成系统的外部数据提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向检索增强生成系统的外部数据提取方法，包括接收用户查询数据，构建初始后缀序列数据，提取目标输出模板数据；基于初始后缀序列数据和目标输出模板数据计算位置损失数据和梯度矩阵数据；利用梯度矩阵数据选取候选词语并评估替换方案，生成候选词语数据和评估矩阵数据；根据评估矩阵数据选取最优替换方案并更新序列，生成优化后缀序列数据和梯度特征矩阵数据；基于优化后缀序列数据构建增强提示序列数据；通过分析过滤规则设计绕过方案，生成绕过策略集合数据和执行序列数据；最终整合处理生成提取数据集和完整性报告数据。本发明提高了数据提取的准确性和效率，增强了系统的鲁棒性。

本发明授权一种面向检索增强生成系统的外部数据提取方法在权利要求书中公布了：1.一种面向检索增强生成系统的外部数据提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、接收用户查询数据，通过随机选取初始词语构建序列，生成初始后缀序列数据；基于预设目标输出模板，生成目标输出模板数据；基于初始后缀序列数据和目标输出模板数据，计算位置损失，生成梯度特征矩阵数据；基于梯度特征矩阵数据，选取候选词语并评估替换方案，生成评估矩阵数据；从评估矩阵数据中选取最优替换方案并更新序列，最终输出优化后缀序列数据；S2、基于优化后缀序列数据和用户查询数据，构建基础提示序列，进行特征分析优化，生成增强提示序列数据和关联特征向量数据；S3、基于优化后缀序列数据、梯度特征矩阵数据、增强提示序列数据和关联特征向量数据，通过分析过滤规则并构建绕过方案，生成绕过策略集合数据和执行序列数据；S4、基于增强提示序列数据、绕过策略集合数据和执行序列数据，通过构建查询并执行数据提取，生成提取数据集和完整性报告数据；步骤S1进一步为：S11、读取用户查询数据，基于用户查询数据，在预设词表中随机选取若干词语数据，构建初始后缀序列数据；从预定义模板库中提取包含重复输出指令的数据，形成目标输出模板数据；S12、基于初始后缀序列数据和目标输出模板数据，对每个位置的候选词计算损失梯度，生成位置梯度数据；基于位置梯度数据，构建梯度特征矩阵数据；S13、基于梯度特征矩阵数据，对每个位置选取梯度值最大的预定个词语数据，形成候选词语数据；将候选词语数据依次替换到初始后缀序列数据中，计算实际损失值，生成评估矩阵数据；S14、基于评估矩阵数据，选取导致实际损失值最小的替换方案数据，更新对应位置，生成优化后缀序列数据；记录更新的位置信息和损失变化信息，生成更新记录数据；步骤S2进一步为：S21、基于用户查询数据，提取目标信息、关键词组和查询意图，生成信息要素数据；调用预存储的提示模板库，选择与信息要素数据匹配度最高的模板，将信息要素数据嵌入选择的模板，生成基础提示序列数据；S22、基于更新记录数据中的优化历史，分析序列演变特征；基于序列演变特征和优化后缀序列数据中的序列特征，进行语义分析，生成语义特征数据；基于语义特征数据，调整基础提示序列数据的语序结构和组织形式，生成增强提示序列数据；计算增强提示序列数据与优化后缀序列数据的关联程度，生成关联特征向量数据；步骤S3进一步为：S31、分析梯度特征矩阵数据中的敏感词特征分布，生成敏感特征数据；基于优化后缀序列数据和敏感特征数据，通过多次探测系统过滤机制生成规则特征数据；从规则特征数据中提取触发条件，形成触发条件数据；基于规则特征数据和触发条件数据，构建规则映射关系，生成规则映射数据；S32、基于规则特征数据、触发条件数据、规则映射数据和梯度特征矩阵数据中的特征分布，构建初始绕过方案，生成初始策略数据；基于增强提示序列数据和关联特征向量数据，计算初始策略数据中每个策略的成功概率，得到策略评估数据；从策略评估数据中选取最优方案，形成绕过策略集合数据；基于绕过策略集合数据，获得执行顺序，并生成执行序列数据。

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