摘要
本发明涉及检索增强生成技术领域,具体地说,涉及一种基于树形结构和语义感知的结构化文档知识库构建方法、系统、设备及介质;对结构化文档知识库构建进行改进,首先调用Python工具将获取的文档解析为树结构;然后根据语义理解,将树结构中的节点文本内容进行动态切片,得到具备完整语义的文本块;最后根据文本块生成文档元数据,构建结构化文档知识库;不仅提升了结构化文档检索结果的精确度和生成质量,还解决了传统RAG系统难以实现的文档内容精准溯源问题,显著提高了系统的可信度。
技术关键词
知识库构建方法
树形结构
动态切片
文本
语义理解模型
生成文档
结构化文档检索
逻辑回归模型
预训练模型
自然语言
Sigmoid函数
电子设备上执行
解析单元
随机梯度下降
可读存储介质
生成答案
存储计算机程序
节点
系统为您推荐了相关专利信息
边缘轮廓图
编码
图像生成方法
人物模型
大语言模型
焦点损失函数
预训练模型
GCN模型
风险
标签特征
决策方法
生成结构化数据
融合特征
实时数据监测
多模态
信息传播预测方法
文本特征向量
级联
融合全局
信息传播预测系统