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申请/专利权人：上海岩芯数智人工智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于大语言模型RAG框架的关键字召回优化方法及系统。针对现有大语言模型RAG框架在进行关键字检索召回过程中，未考虑不同词性的分词所占的权重不同而导致的大语言模型RAG框架检索召回的结果准确性差的问题，对问题进行分词处理，根据不同词性的分词以不同的权重在关键字数据库中进行检索召回，进一步提高了大语言模型RAG框架问答结果的准确率。
主权项：1.一种基于大语言模型RAG框架的关键字召回优化方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤S1：获取用户的提问Q1；步骤S2：优化大语言模型LLM，获得优化后大语言模型N-LLM；步骤S3：根据Q1形成提示词Prompt-1；步骤S4：N-LLM根据提示词Prompt-1对Q1进行划分，获得Q1的分词及对应的分词权重，形成集合Q2；步骤S5：遍历集合Q2，将集合Q2中不同词性的分词以不同的权重拼接检索条件并在关键字数据库Elasticsearch中进行检索，并将检索结果按照相似度由高到低进行排序，获取相似度前a的上下文，形成集合C1；步骤S6：将Q1在向量数据库Milvus中进行检索，并将检索结果按照相似度由高到低进行排列，获取相似度前a的上下文，形成集合C2；步骤S7：将集合C1、集合C2进行组合，获取前a的上下文，形成集合C3；步骤S8：根据Q1、集合C3生成提示词Prompt-2；步骤S9：N-LLM根据提示词Prompt-2进行推理，并将推理结果反馈给用户。
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