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申请/专利权人：江西农业大学;江西省科学院应用物理研究所
摘要：本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于知识检索增强的特色农产品标准化文件内容生成方法，该方法通过收集标准化文件，提取内容并分割为文本块，构成数据集；将文本块嵌入成向量形式并存储进向量数据库中，再从文本数据中提取实体及实体间的关系并将实体与关系存入图数据库中；优化大语言模型，将向量检索、关键词检索和知识图谱检索三种方式结合，构成一种混合检索增强方法，分别从向量数据库、图数据库中检索与用户输入相关的内容；筛选检索结果，构建大语言模型的提示词；将提示词输入优化后的大语言模型中，生成标准化文件相关内容。本发明可提供标准化文件大致内容生成和领域知识问答等服务，从而提升标准制定的效率。
主权项：1.基于知识检索增强的特色农产品标准化文件内容生成方法，其特征在于，步骤如下：步骤一：通过爬虫收集pdf格式的标准化文件，再使用pdf解析方法提取出标准化文件的内容，并分割为文本块，构成数据集；步骤二：将文本块嵌入成向量形式并存储进向量数据库中，再从文本数据中提取实体及实体间的关系并将实体与关系存入图数据库中；步骤三：在数据集上垂直领域微调大语言模型并进行结构化剪枝去除冗余参数；步骤四：获取原始用户输入并对原始用户输入进行关键词分解与用语规范，消除模糊输入情况，形成最终的用户输入；步骤五：将向量检索、关键词检索和知识图谱检索三种方式结合，构成一种混合检索增强方法，分别从向量数据库、图数据库中检索与用户输入相关的内容；步骤六：筛选混合检索增强方法的检索结果，去除相关性弱的检索结果后根据检索结果构建大语言模型的提示词；步骤七：将提示词输入垂直领域微调与结构化剪枝后的大语言模型中，由大语言模型生成标准化文件相关内容。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西农业大学 江西省科学院应用物理研究所 基于知识检索增强的特色农产品标准化文件内容生成方法
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