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龙图腾网获悉杭州阿里巴巴海外互联网产业有限公司申请的专利向量检索模型训练、向量召回方法及电子设备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：CN119513711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510070219.7，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权向量检索模型训练、向量召回方法及电子设备是由吴燕晶;冯银付;王剑;肖荣设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本向量检索模型训练、向量召回方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了向量检索模型训练、向量召回方法及电子设备，其中，所述训练方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集中包括多个数据对象，多条查询条件及对应的用户行为序列；利用预训练的表征模型获取查询条件以及数据对象的多模态融合表征向量；生成数据对象对应的语义增强的多模态融合表征向量；通过将所述查询条件以及数据对象的多模态融合表征向量输入到所述向量检索模型中的用户塔，并通过所述用户行为序列引入查询条件的多模态融合表征向量与数据对象的多模态融合表征向量之间的交互，以生成用户对应的语义增强的多模态融合表征向量。通过本申请实施例，能够提升模型训练效率，增强个性化向量检索召回品的效率及相关性。

本发明授权向量检索模型训练、向量召回方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种向量检索模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练数据集，所述训练数据集中包括多个数据对象，多条查询条件及对应的用户行为序列，所述用户行为序列中包括用户操作行为关联的与所述查询条件相关的至少一个数据对象信息；利用预训练的表征模型获取查询条件的多模态融合表征向量，以及数据对象的多模态融合表征向量；通过将所述数据对象的多模态融合表征向量输入到双塔结构的向量检索模型中数据对象塔，生成数据对象对应的语义增强的多模态融合表征向量；通过将所述查询条件以及数据对象的多模态融合表征向量输入到所述向量检索模型中的用户塔，并根据所述用户行为序列中包括的数据对象分别对应的多模态融合表征向量，获得用户多模态行为序列，通过注意力机制，将所述用户行为序列对应的查询条件的多模态融合表征向量，与所述用户多模态行为序列中数据对象的多模态融合表征向量进行融合，得到用户的多模态融合表征向量；将查询条件的多模态融合表征向量、用户对应的多模态融合表征向量以及所述向量检索模型建模出的用户的基础表征向量相融合，得到用户对应的语义增强的多模态融合表征向量；对数据对象对应的语义增强的多模态融合表征向量与所述用户对应的语义增强的多模态融合表征向量进行相似度计算，并根据预置的损失函数进行多轮迭代计算，以完成对所述向量检索模型的训练。

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