CN119494411A 基于多层知识库的检索问题优化方法、介质及系统 （湖南农业大学）_第1页
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文档简介

号本申请涉及基于多层知识库的检索问题优了生成内容的精准度和多样性，为RAG系统在复杂任务中的应用提供更高效、更精准的解决方2S2：根据用户查询，检索多层知识库生成初始向S3：根据初始向量块集和更新向量块集在多层S332：若位置系数大于第一设定阈值或位置系数排在确定为弱方向的来源位置中，判断其位置系数是否小于第二S33122：根据该来源位置处包括的向量块数量S33123：根据该来源位置处包括的向量块数量9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存34[0001]本申请属于大语言模型处理领域，尤其涉及基于多层知识库的检索问题优化方[0002]在检索增强型大型语言模型（Retrieval_AugmentedGeneS31：确定初始向量块集和更新向量块集中，各向量块在多层知识库中的来源位567具体的，在用户提出查询后，可选基于检索增强型大型语言模型（Retrieval_model=pipeline('text2text_generation',model='t5_small')optimized_query=model(prompt)[0]['generated_text']8fromsentence_transformersimportSentenceTransformer,utilmodel=SentenceTransformer('all_MiniLM_L6_v2')embeddings_A={entry["source"]:model.encode(entry["embeddings_B={entry["source"]:model.encode(entry["forsource_A,emb_Ainembeddings_A.items():forsource_B,emb_Binembeddings_B.items():ifutil.cos_sim(emb_repeated_sources.append((各有K个检索结果，即初始向量块集A包括与查询问题相关的相关文档(kaukaz…….kaa)；更新向量块集B中包括与查询问题相关的相关9final_query=model(prompt)[0]['generated_text']data_C.append({"source":source,"weight":data_C.append({"source":source,"weight":data_C=sorted(dat路(ApplicationSpecificIntegratedProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器4上配备的插接式硬盘，智能存储卡（SmartMediaCard,SMC安全数字（Secure

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