一种基于后分块自适应重检索的知识检索增强方法与系统

本发明为一种基于后分块自适应重检索的知识检索增强方法与系统，获取知识文档和查询语句；利用后分块策略得到词向量分组，基于语义得到文本块；将查询语句输入嵌入模型得到查询向量；匹配查询向量对应的词向量所在分组，以此分组所在文本块作为召回文档；拼接提示词与召回文档输入预定大模型，输出回答结果；计算回答中分词置信度，若最大分词置信度低于置信度阈值，标记该分词为关键词并进行关键词掩码处理；利用改进Colbert相似度算法加权计算总相似度；在召回文档中进行相似度检索，根据重检索结果生成回答结果；直至回答结果的置信度均高于预设的置信度阈值，获得最终的回答结果；本发明优化检索方法，提升生成回答的完整性与正确率。