一种大模型智能知识库检索增强方法

本发明提供一种大模型智能知识库检索增强方法，属于人工智能技术领域，在管理知识库时，智能提取知识库文本的核心内容标签、摘要信息、特征信息和情感色彩等各方面要素，构建知识库描述信息集；同时实现敏感词屏蔽、知识库查重等功能，保障知识库内容精简、安全、可靠。在检索知识库时，智能提取用户问题的描述对象、情感色彩、目标信息，在传统RAG技术的基础上，对提取信息在知识库描述信息集中进行二次筛选，确保检索出的知识库与用户问题的关联性更强、内容更精简。通过以上方式，能够更加高效的管理知识库，更加准确的响应用户问题，同时能够节约算力资源、避免过多无用庞杂的信息浪费算力。