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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种多模态元数据检索增强生成方法及系统，本发明通过确定查询内容的数据模态，基于确定的数据模态对各模态的数据进行特征提取，并将提取的特征转换为特征向量，各模态的特征向量进行融合，生成多模态特征向量，并从查询内容的各模态数据中提取各模态数据的关键元数据，将关键元数据转换为关键元数据向量与多模态特征向量相连接，构建增强向量，通过增强向量进行检索，有助于提升知识覆盖范围和信息利用效率，提高生成内容的准确性、相关性和可信度。
主权项：1.一种多模态元数据检索增强生成方法，其特征在于，包括：步骤一：输入查询内容；步骤二：确定查询内容的数据模态，并基于所确定查询内容的数据模态进行处理，以生成多模态特征融合向量；步骤三：利用大语言模型提取查询内容中各模态数据的关键元数据，并对关键元数据进行扩展，将扩展后的关键元数据转换为元数据向量；步骤四：将元数据向量与多模态特征融合向量相连接，以生成增强向量；步骤五：基于增强向量，使用Faiss库在GPU上进行并行检索，并输出最终检索结果；步骤六：根据输出的最终检索结果，使用大语言模型生成初始回答，并对生成的初始回答进行事实性优化，以生成最终回答；所述步骤五包括：基于增强向量，使用Faiss库在GPU上进行并行检索，以得到第一检索结果；对第一检索结果进行相关性评估、质量评估和新颖性计算；根据相关性评估结果、质量评估结果和新颖性计算结果，使用最大边际相关性MMR算法，对第一检索结果进行综合排序分析计算；根据综合排序分析计算结果，对第一检索结果进行排序；对第一检索结果进行分析，确定第一检索结果的复杂度，并基于第一检索结果的复杂度以及排序结果，筛选出第一最终检索结果；对查询内容进行分析，判断是否为多跳查询，若否，则将筛选出的第一最终检索结果作为最终检索结果输出；若是，则提取第一跳检索结果的关键信息，并根据提取的关键信息来更新增强向量，以指导下一跳的检索，依次类推，直至多跳查询完成后，输出最终检索结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东浪潮科学研究院有限公司 一种多模态元数据检索增强生成方法及系统
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