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龙图腾网获悉中图科信数智技术(北京)有限公司申请的专利基于大模型的RAG知识库自动构建方法及系统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：CN119558393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510128812.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于大模型的RAG知识库自动构建方法及系统是由许若华;候学杰;张鹤;孙嘉泽设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的RAG知识库自动构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于数据库增强领域，尤其涉及基于大模型的RAG知识库自动构建方法及系统，首先构建RAG知识库，用户可自定义其图标与名称，同时内置数据嵌入模型及并行检索方式功能模块，配置文本召回测试工具；数据嵌入模型能把非结构化数据转为向量存储于分类向量子数据库；将待检索文档上传至知识库预处理，得到文档文本需求空间，利用分段TopK召回策略及文本召回测试工具，从知识库的向量检索、关键词检索和混合检索等并行检索方式中获取最优有效召回信息片段集，最终依据文档文本需求空间与最优有效召回信息片段集得出有效问答结果，提升知识库的构建效率与问答准确性。

本发明授权基于大模型的RAG知识库自动构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大模型的RAG知识库自动构建方法，其特征在于，包括： 构建RAG知识库并自定义知识库图标和知识库名称，同时在RAG知识库中内置数据嵌入模型和并行检索方式功能模块，并配置文本召回测试工具； 所述数据嵌入模型用于将保存的非结构化数据转换为向量表示，并将转化后的向量表示存储在知识库中的分类向量子数据库；所述并行检索方式包括向量检索、关键词检索和混合检索方式； 将待检索文档上传到RAG知识库中进行预处理，获得文档文本需求空间，根据所述文档文本需求空间通过分段TopK召回策略和文本召回测试工具从RAG知识库中获取最优有效召回信息片段集； 所述TopK召回策略，用于获取RAG知识库中与文档文本需求空间中对应需求匹配度大于配置的召回阈值的召回信息片段，并对召回信息片段的长度进行设置； 根据所述文档文本需求空间和最优有效召回信息片段集，获得有效问答结果； 所述RAG知识库还配置了微调训练后的强化拆解搜索模型；所述强化拆解搜索模型利用定位拆解子模型、搜索推理子模型和同步强化微调子模型通过集成的方式得到； 所述强化拆解搜索模型的微调训练的步骤包括： 通过多形式文档序列构建训练集，驱动定位拆解子模型实现跨模态内容解析与关系抽取，生成文字内容特征并计算转化内容损失概率和关系抽取损失概率，并利用转化内容损失概率和关系抽取损失概率构建第一微调损失函数；并基于所述文字内容特征和对应的内容抽取关系及关系抽取损失概率构建图算法的第一信息搜索链，通过搜索推理子模型结合第一信息搜索链进行最优有效召回信息片段的匹配与第二微调损失函数的获取；最终通过所述第一微调损失函数和第二微调损失函数构建同步强化微调子模型的奖励函数，并对定位拆解子模型和搜索推理子模型进行实时同步微调。

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