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龍圖騰網(wǎng)獲悉中電數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于知識(shí)圖譜的檢索增強(qiáng)生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120277206B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510766359.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/334；該發(fā)明授權(quán)基于知識(shí)圖譜的檢索增強(qiáng)生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由陸志鵬;韓光;張婧瑩;鄭曦;國(guó)麗;郭祎萍;唐超;王歡設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于知識(shí)圖譜的檢索增強(qiáng)生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本公開(kāi)實(shí)施例涉及一種基于知識(shí)圖譜的檢索增強(qiáng)生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取知識(shí)圖譜模式和查詢(xún)問(wèn)題文本；對(duì)知識(shí)圖譜模式進(jìn)行處理得到目標(biāo)知識(shí)圖譜模式，對(duì)查詢(xún)問(wèn)題文本進(jìn)行預(yù)處理得到目標(biāo)問(wèn)題文本；將目標(biāo)問(wèn)題文本和目標(biāo)知識(shí)圖譜模式輸入預(yù)設(shè)的大語(yǔ)言模型進(jìn)行處理，從目標(biāo)知識(shí)圖譜模式中獲取與目標(biāo)問(wèn)題文本匹配的模式信息；基于模式信息和目標(biāo)問(wèn)題文本生成查詢(xún)語(yǔ)句，基于查詢(xún)語(yǔ)句在知識(shí)圖譜模式對(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查詢(xún)得到查詢(xún)結(jié)果。采用上述技術(shù)方案，通過(guò)知識(shí)圖譜模式與大語(yǔ)言模型的結(jié)合，能夠更深入地理解問(wèn)題的語(yǔ)義和背景，從而生成更準(zhǔn)確的查詢(xún)語(yǔ)句，支持復(fù)雜知識(shí)查詢(xún)，從而提高檢索準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于知識(shí)圖譜的檢索增強(qiáng)生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于知識(shí)圖譜的檢索增強(qiáng)生成方法，其特征在于，包括： 獲取知識(shí)圖譜模式和查詢(xún)問(wèn)題文本； 按照預(yù)設(shè)格式對(duì)所述知識(shí)圖譜模式進(jìn)行處理，得到目標(biāo)知識(shí)圖譜模式，并對(duì)所述查詢(xún)問(wèn)題文本進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)問(wèn)題文本；其中，將知識(shí)圖譜模式中的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系用預(yù)設(shè)標(biāo)記語(yǔ)言進(jìn)行標(biāo)注；所述按照預(yù)設(shè)格式對(duì)所述知識(shí)圖譜模式進(jìn)行處理，得到目標(biāo)知識(shí)圖譜模式，包括：獲取預(yù)定義的節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)和節(jié)點(diǎn)關(guān)系屬性標(biāo)識(shí)；基于所述節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)和所述節(jié)點(diǎn)關(guān)系屬性標(biāo)識(shí)對(duì)所述知識(shí)圖譜模式中的節(jié)點(diǎn)、以及節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行標(biāo)識(shí)，得到所述目標(biāo)知識(shí)圖譜模式；或，基于所述知識(shí)圖譜模式獲取每個(gè)節(jié)點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系類(lèi)型、約束條件和層次條件生成元數(shù)據(jù)，得到所述目標(biāo)知識(shí)圖譜模式； 將所述目標(biāo)問(wèn)題文本和所述目標(biāo)知識(shí)圖譜模式輸入預(yù)設(shè)的大語(yǔ)言模型進(jìn)行處理，從所述目標(biāo)知識(shí)圖譜模式中獲取與所述目標(biāo)問(wèn)題文本匹配的模式信息；其中，所述大語(yǔ)言模型基于所述目標(biāo)問(wèn)題文本遍歷所述目標(biāo)知識(shí)圖譜模式，基于預(yù)設(shè)的語(yǔ)義匹配模型計(jì)算所述目標(biāo)問(wèn)題文本與所述目標(biāo)知識(shí)圖譜模式中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的相似度，并將相似度大于等于預(yù)設(shè)相似度閾值的節(jié)點(diǎn)作為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)；將所有所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)、以及所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系作為所述模式信息；其中，基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義匹配算法，利用轉(zhuǎn)換器Transformer架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建所述語(yǔ)義匹配模型；所述語(yǔ)義匹配模型以所述目標(biāo)問(wèn)題文本和所述目標(biāo)知識(shí)圖譜模式的模式片段作為輸入，通過(guò)多頭注意力機(jī)制計(jì)算所述目標(biāo)問(wèn)題文本與所述模式片段之間的語(yǔ)義相似度，篩選出所述模式信息； 基于所述模式信息和所述目標(biāo)問(wèn)題文本生成查詢(xún)語(yǔ)句，并基于所述查詢(xún)語(yǔ)句在所述知識(shí)圖譜模式對(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查詢(xún)，得到查詢(xún)結(jié)果。

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