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道西丽社区打石一路深圳国际创新谷量数据相似的目标向量数据，得到第二检索结2对所述问题信息进行解析，利用预设核心词数据库从所述问题信采用预设向量化模型对所述问题增强信息进行向量化，得到问使用所述问题增强信息在预设ES数据库中进行检索，得到第三检对所述第一检索结果、所述第二检索结果和所述第三检索结果中的将所述预设核心词数据库添加到预设分词字典，基于所述预设使用所述目标核心词在所述预设向量数据库中进行检索，得统计每一个待选段落包含的所述目标核心词对应的第按照所述第一数量与所述第二数量的比值，从所述多个待选段落根据所述目标段落信息中包含的重排相似度，从所述一个或多个根据所述预设数量个目标段落信息中包含的关联段落参数，获取将所述预设数量个目标段落与其对应的关联段落进行一一拼接根据所述拼接后的一个或多个目标段落信息对应的文档名称，将所述3使用所述问题分词信息在预设同义词数据库进行检索，选出与根据所述段落的段落内容生成段落的摘要内容，基于所述预根据所述段落的向量数据和所述段落内容生成所述段落对9.如权利要求7或8所述的方法，其特征在于，使用大语言模型提取所述各个段落的段落内容中基于所述各个段落的段落内容，从所述预设标准文档中选出与各将所述关联段落对应的段落编号和所述段落对应的段落编号进行匹所述处理单元还用于对所述问题信息进行解析，利用预设核心词4所述处理单元还用于采用预设向量化模型对所述问题增强信息进所述处理单元还用于使用所述问题增强信息在预设ES数据库中进行检所述处理单元还用于对所述第一检索结果、所述第二检索结果和所述第构建单元，用于将拼接后的一个或多个目标段落提示词；5[0002]检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration，RAG)是一种根据问题检索信述预设向量数据库中检索出与所述问题向量数据相似的目标向量数据，得到第二检索结6问题向量数据；从所述预设向量数据库中检索出与所述问题向量数据相似的目标向量数从多个维度准确反映了问题信息，再结合对应的检索方式可以对问题信息进行准确地检根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完78于预设第一数目；当拆分后的段落Pi的文字长度小于或者等于预设第一数目(比如500)字i的向量数据和段落Pi对应的段落内容生成段落Pi并标记出问题的标准答案在专业领域文档中对应的段落；选取多个向量化模型(比如：9然后从预设向量数据库中检索出包含该核心词的至少一个段落。然后按照核心词的数量/P234564据该余弦值从待选向量数据中选取出与问题向量数据相据(问题向量v)，在预设向量数据库中对问题如图3所示。如图3所示。[0065]这里，在选出一个或多个目标段落信息[0091]在实际应用中，将段落Pi的向量数据和段落Pi对应的段落内容生成段落Pi对应的多个维度准确反映了问题信息，再结合对应的检索方式可以对问题信息进行准确地检索，将检索出的多种检索结果进行去重和重排后，再与目标段落信息对应的关联段落进行拼

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