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RAG技术的内外网知识关联检索方法，包括以下网络搜索则补充了最新的行业动态和开放性信2S2、对内部检索的结果通过嵌入模型转换为向量表示，S5、将排序靠前的多来源检索结果附加到提示信息2.根据权利要求1所述的基于RAG技术的内外网3.根据权利要求1所述的基于RAG技术的内外;4.根据权利要求1所述的基于RAG技术的内外网知识关联检V为生成的向量；系统结合关键词权重进行匹配，基于词频和位置5.根据权利要求1所述的基于RAG技术的内外;1和V2分别为用户查询向量和知识库条目向量。6.根据权利要求1所述的基于RAG技术的内外网知识37.根据权利要求1所述的基于RAG技术的内外Vext为向量化结果；8.根据权利要求1所述的基于RAG技术的内外网知;9.根据权利要求1所述的基于RAG技术的内外网知识4[0002]随着信息技术的飞速发展，企业和个人对于快速获取精准信息的需求日益增5;V为生成的向量；;1和V2分别为用户查询向量和知识库条目向量。Vext为向量化结果；;其中；R为排序分数；Siminternal和Simexterna6[0014]优选的，所述大语言模型为GPT系列模型，结合以下上下文优化方法生成最终回7;D'为过滤后的文档集合；8V=f(T)V为文本的向量化结果；嵌入模型的预训练数据可以包括大规模公开语料库，如通用自然语言处理语料，系统结合关键词权重计算匹配度，通过以下公式对检索条目进行相关性得分计为关键词的权重；f;为关键词在文档中的词频；权重根据关键词的位置和语义重要性动态调9Vu表示知识库条目的向量表示；IV,l和Ival分别为向量的模；Vext为外部文档的向量表示；T=b.2rr为当前重试次数；R为综合排序得分；为用户查询的向量表示；为内部或外部数据条目的向量表示；R'=R.e-1:dt为用户的查询内容；Context表示多条检索结果的上下文整合，例如以摘要形式将内容合并为一段连了内外网知识的深度融合和

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