一种知识检索系统中聚焦模式上下文检索增强方法及系统

本发明公开了一种知识检索系统中聚焦模式上下文检索增强方法与系统，方法包括：对知识文档进行格式转换和预处理，采用聚焦重叠分块算法切分文本，利用自然语言处理技术提取结构特征生成目录；通过BERT‑Context模型将文本块转为语义向量并存储到向量库；检索时，根据问题相似度快速定位文本块，拼接形成长上下文，计算相似度排序，高相关性文本块与问题共同生成提示词，输入生成模型得答案。本发明能够有效解决现有知识检索系统中语义缺失、上下文信息不完整、用户检索语境不详的问题，提高知识检索的准确性和完整性，尤其在处理复杂领域问题时表现出色。