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龙图腾网获悉北自所(北京)科技发展股份有限公司申请的专利检索增强生成的知识库优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121278042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511841328.0，技术领域涉及：G06F16/332；该发明授权检索增强生成的知识库优化方法及系统是由徐慧;李岩;白茗松设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本检索增强生成的知识库优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种检索增强生成的知识库优化方法及系统，涉及人工智能与自然语言处理技术领域，通过利用多种用户反馈数据计算用户对问答对的综合反馈分数，根据综合反馈分数和用户反馈数据，确定问答对的反馈类别，执行与当前反馈类别对应的知识库操作策略，实现了对RAG系统低成本和高效的优化，并且，由于对每种反馈类别设置对应的知识库操作策略，实现对RAG系统精准的优化，提高了查询结果的可靠性；其次，通过将正面反馈类别的实例和负面反馈类别的实例分别添加至正面知识集合和负面知识集合中，负面知识集合用于在响应新的用户查询时，实现主动避免重复犯同一错误，进一步提高了查询结果的可靠性。

本发明授权检索增强生成的知识库优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种检索增强生成的知识库优化方法，其特征在于，包括： 获取与由检索增强生成RAG系统生成的问答对相关联的用户反馈数据，利用所述用户反馈数据，计算用户对所述问答对的综合反馈分数；所述用户反馈数据至少包括量化评分、自然语言评语和隐式反馈行为数据中的所述量化评分和所述隐式反馈行为数据；隐式反馈行为是能够反映用户对当前查询结果是否满意的非用户主动反馈行为； 根据所述综合反馈分数和所述用户反馈数据，确定所述问答对的反馈类别；所述反馈类别分为正面反馈类别和负面反馈类别； 根据所述反馈类别，从预设的多种知识库操作策略中选择目标知识库操作策略，执行所述目标知识库操作策略；其中，在所述反馈类别为所述正面反馈类别时，将目标数据结构添加至正面知识集合中；在所述反馈类别为所述负面反馈类别时，将所述目标数据结构添加至负面知识集合中；所述目标数据结构为所述问答对或其增强版本； 其中，所述负面知识集合用于在响应新的用户查询时，基于新的用户查询与所述负面知识集合中各原始用户问题之间的语义相似度，对所述新的用户查询的查询结果的原始检索得分进行惩罚性调整，进而根据惩罚性调整后的检索得分过滤查询结果； 利用所述用户反馈数据，计算用户对所述问答对的综合反馈分数，具体包括： 在所述用户反馈数据中包含所述自然语言评语时，对所述自然语言评语进行情感分析，以将其量化为情感分数；在所述用户反馈数据中不包含所述自然语言评语时，确定所述情感分数为0； 分析所述隐式反馈行为数据所代表的隐式反馈行为，判断该隐式反馈行为是否为隐式负反馈行为，根据判断结果生成行为信号；其中，在所述该隐式反馈行为是隐式负反馈行为时，所述行为信号为1，反之，所述行为信号为0； 对所述量化评分、所述情感分数和所述行为信号进行归一化处理； 对归一化处理后的所述量化评分、所述情感分数和所述行为信号进行加权计算，得到所述综合反馈分数； 所述正面反馈类别具体分为正面反馈且无自然语言评语类别和正面反馈且有自然语言评语类别； 所述负面反馈类别具体分为负面反馈且无自然语言评语类别和负面反馈且有自然语言评语类别；负面反馈且有自然语言评语意味着用户不认可当前查询结果，并给出了具体的错误原因；负面反馈且无自然语言评语意味着用户不认可当前查询结果； 在所述反馈类别为所述负面反馈且有自然语言评语类别时，所述目标知识库操作策略包括： 设置所述问答对的置信度权重为第一预设权重； 利用预设的语言模型，分析所述自然语言评语和所述问答对，以生成错误分析报告；语言模型中设计有第二提示模板，用于指导语言模型生成错误分析报告，错误分析报告中包含原始回答的错误原因、错误类别和改正建议；所述问答对的增强版本包括所述问答对及其错误分析报告和置信度权重； 将所述问答对的增强版本添加至负面知识集合中； 在所述反馈类别为所述负面反馈且无自然语言评语类别时，所述目标知识库操作策略包括： 设置所述问答对的置信度权重为第二预设权重； 将分配有置信度权重的所述问答对添加至负面知识集合中。

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