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龍圖騰網(wǎng)獲悉神州醫(yī)療科技股份有限公司申請的專利一種大模型檢索增強生成中的RAG必要性判斷方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119760080B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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)的專利申請?zhí)?專利號為：202411870255.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權(quán)一種大模型檢索增強生成中的RAG必要性判斷方法是由白焜太;王蕾;周文仲;楊雅婷;許娟;史文釗設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種大模型檢索增強生成中的RAG必要性判斷方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種大模型檢索增強生成中的RAG必要性判斷方法，涉及大模型檢索增強生成技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取用戶在社交網(wǎng)站或社交媒體評論區(qū)或?qū)υ捜罩局刑岢龅漠?dāng)前問題信息；針對所述當(dāng)前問題信息，確定所述用戶對應(yīng)的事實傾向性分?jǐn)?shù)；根據(jù)所述事實傾向性分?jǐn)?shù)與預(yù)設(shè)傾向性分?jǐn)?shù)之差，確定是否需要調(diào)用RAG對當(dāng)前問題信息進(jìn)行輔助回答。本發(fā)明通過對當(dāng)前問題信息進(jìn)行事實傾向性分?jǐn)?shù)的計算可以有效的識別當(dāng)前問題信息是否需要利用RAG的方式引用外部知識，通過判斷RAG必要性來減少不必要的資源浪費，提升推理速度并避免因為RAG引入的知識而增加模型的混亂。

本發(fā)明授權(quán)一種大模型檢索增強生成中的RAG必要性判斷方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種大模型檢索增強生成中的RAG必要性判斷方法，其特征在于，包括： 獲取用戶在社交網(wǎng)站或社交媒體評論區(qū)或?qū)υ捜罩局刑岢龅漠?dāng)前問題信息； 針對所述當(dāng)前問題信息，確定所述用戶對應(yīng)的事實傾向性分?jǐn)?shù)； 根據(jù)所述事實傾向性分?jǐn)?shù)與預(yù)設(shè)傾向性分?jǐn)?shù)之差，確定是否需要調(diào)用RAG對當(dāng)前問題信息進(jìn)行輔助回答； 確定用戶對應(yīng)的事實傾向性分?jǐn)?shù)的方式為： 通過訓(xùn)練好的通用模型bert進(jìn)行事實傾向性分?jǐn)?shù)的確定，具體為： 獲取用戶輸入的當(dāng)前問題信息，對當(dāng)前問題信息進(jìn)行歸類，確定當(dāng)前問題信息是否存在關(guān)聯(lián)時序問題，關(guān)聯(lián)時序問題指的是同一用戶在不同的時間連續(xù)在同一輸入框輸入的所有問題，對不存在關(guān)聯(lián)時序問題的當(dāng)前問題信息直接計算事實傾向性分?jǐn)?shù)，并在事實傾向性分?jǐn)?shù)小于預(yù)設(shè)傾向性分?jǐn)?shù)時，基座大模型進(jìn)行處理，得出該當(dāng)前問題信息對應(yīng)的回復(fù)，若事實傾向性分?jǐn)?shù)大于預(yù)設(shè)傾向性分?jǐn)?shù)時，則調(diào)用RAG對當(dāng)前問題信息進(jìn)行輔助回答； 對存在關(guān)聯(lián)時序問題的當(dāng)前問題信息進(jìn)行問題關(guān)聯(lián)性確認(rèn)，確認(rèn)在關(guān)聯(lián)時序問題中是否存在與當(dāng)前問題信息關(guān)聯(lián)度超過預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度的目標(biāo)關(guān)聯(lián)時序問題，若不存在，則，計算當(dāng)前問題信息對應(yīng)的事實傾向性分?jǐn)?shù)，同時計算所有關(guān)聯(lián)時序問題，即歷史問題信息對應(yīng)的歷史事實傾向性分?jǐn)?shù)，結(jié)合當(dāng)前權(quán)重以及歷史權(quán)重，確定當(dāng)前事實傾向性分?jǐn)?shù)以及歷史事實傾向性分?jǐn)?shù)經(jīng)權(quán)重求和處理后的事實傾向性分?jǐn)?shù)； 若存在，則提取當(dāng)前問題信息中的第一關(guān)鍵詞，并對超過預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度的至少一個目標(biāo)關(guān)聯(lián)時序問題進(jìn)行第二關(guān)鍵詞提取，將第一關(guān)鍵詞與任一第二關(guān)鍵詞進(jìn)行相似度計算，將相似度最高的第二關(guān)鍵詞對應(yīng)的目標(biāo)關(guān)聯(lián)時序問題確定為標(biāo)定對象，將標(biāo)定對象對應(yīng)的歷史事實傾向性分?jǐn)?shù)作為當(dāng)前問題信息對應(yīng)的事實傾向性分?jǐn)?shù)，判斷事實傾向性分?jǐn)?shù)與預(yù)設(shè)傾向性分?jǐn)?shù)的大小，當(dāng)事實傾向性分?jǐn)?shù)與預(yù)設(shè)傾向性分?jǐn)?shù)之差大于零時，則調(diào)用RAG對當(dāng)前問題信息進(jìn)行輔助回答；當(dāng)事實傾向性分?jǐn)?shù)與預(yù)設(shè)傾向性分?jǐn)?shù)之差小于零時，則直接通過基座大模型對當(dāng)前問題信息進(jìn)行回答。

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