【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能和自然語言處理技術，特別是涉及一種智能自適應檢索增強系統、方法及存儲介質。
技術介紹
1、在自然語言處理（nlp）和人工智能（ai）領域，檢索增強生成（retrievalaugmentedgeneration，?rag）技術已經成為提升機器理解和生成自然語言文本的關鍵方法。這種技術結合了傳統的預訓練語言模型和檢索系統，通過從大規模的數據集中檢索相關信息來輔助生成過程。這種方法在開放域的問答系統、聊天機器人和內容創作等領域取得了顯著的成果，生成的文本不僅流暢自然，而且信息豐富、相關性強。
2、盡管rag技術在處理開放域問題時表現出色，但現有的rag系統仍存在不同數據源可能包含相互矛盾的信息，導致生成的文本內容存在沖突，在知識更新和維護方面往往依賴于人工干預，效率低下且成本高昂等問題而且現有rag系統在生成策略的個性化調整方面也存在不足，難以根據用戶的特定需求和行為模式進行動態調整。
技術實現思路
1、為了解決上述
技術介紹
中存在的技術問題，本專利技術提供一種智能自適應檢索增強系統、方法及存儲介質，不僅有助于減少文本內容沖突提升生成文本的質量，以及提高系統的運行效率和用戶體驗，而且還有助于更好地適應不斷變化的知識庫和用戶需求，為用戶提供更加精準、個性化的服務。
2、為了實現上述技術方案，第一方面，本專利技術提供了一種智能自適應檢索增強系統，包括：
3、交互模塊，用于進行人機交互；
4、知識庫，用于存儲由通過提取各領域文
5、數據源，用于提供文本數據信息；
6、用戶行為數據庫，用于存儲用戶行為數據；
7、用戶反饋數據庫，用于存儲用戶反饋數據；
8、智能沖突檢測與評估模塊，用于將檢索文本數據與知識圖譜中的多個三元組進行鏈接，以獲得與檢索文本數據匹配的三元組，并對獲得的與檢索文本數據匹配的三元組進行沖突識別和評估，以生成沖突識別報告和沖突評估報告；
9、動態知識庫維護模塊，用于基于沖突識別報告、沖突評估報告以及數據源提供的文本數據信息，自動對知識圖譜中的三元組進行處理；
10、自適應生成策略模塊，基于用戶行為數據和用戶反饋數據預測用戶興趣和個性化需求，并根據預測的用戶興趣和個性化需求，動態調整文本內容生成策略，以將獲得的與檢索文本數據匹配的三元組按照符合用戶興趣和個性化需求進行內容展示；
11、系統參數配置模塊，用于設置系統參數。
12、進一步地，所述動態知識庫維護模塊包括：數據源識別與接入單元，用于識別并接入數據源；
13、實時監控與抓取單元，用于實時監控數據源并自動從數據源中抓取新文本數據信息；
14、數據驗證與篩選單元，用于對抓取到的新文本數據信息進行驗證和篩選；
15、融合與更新單元，用于將經驗證和篩選的新文本數據信息與知識圖譜進行融合，以對知識圖譜進行更新。
16、進一步地，所述自適應生成策略模塊包括：
17、用戶行為追蹤單元，用于監控和記錄用戶在系統中的行為，以生成用戶行為數據，并將用戶行為數據存儲到用戶行為數據庫中；
18、反饋收集單元，用于收集用戶的反饋數據，并將反饋數據存儲到用戶數據反饋庫中；
19、分析單元，用于對用戶反饋數據和用戶行為數據進行分析，以預測用戶興趣和個性化需求；
20、生成策略調整單元，用于基于預測的用戶興趣和個性化需求，動態地調整內容生成策略；
21、個性化內容生成單元，用于根據調整后的內容生成策略，生成符合用戶興趣和個性化需求的文本內容。
22、進一步地，所述智能沖突檢測與評估模塊包括：
23、處理單元，用于對知識圖譜中三元組的文本數據進行處理；
24、語義理解單元，用于深入分析檢索文本數據的語義；
25、實體識別與鏈接單元，用于基于對檢索文本數據語義的分析，識別出檢索文本數據中的關鍵實體，并將關鍵實體與知識圖譜中的三元組進行鏈接，以獲得與關鍵實體匹配的三元組；
26、關系抽取與分析單元，用于對與關鍵實體匹配的三元組進行檢測，以識別出存在信息沖突的三元組，并生成沖突識別報告；
27、上下文分析單元，用于對關鍵實體的上下文信息進行分析，以評估存在信息沖突的三元組的沖突性質和影響范圍；
28、沖突優先級評估單元，用于根據存在信息沖突的三元組的沖突性質和影響范圍，評估出處理存在信息沖突的三元組的順序，并生成沖突評估報告；
29、報告輸出單元，用于向交互模塊傳輸沖突評估報告和沖突識別報告。
30、進一步地，所述處理單元包括文本預處理單元和數據清洗單元；
31、文本預處理單元，用于對知識庫中的知識圖譜進行定期預處理，其中，預處理包括去除無關信息、執行分詞和詞性標注以及去噪；
32、數據清洗單元，用于經預處理后的知識圖譜進行清洗和標準化。
33、進一步地，所述自適應生成策略模塊還包括內容推薦單元；
34、內容推薦單元，用于根據預測的用戶興趣和個性化需求，自動推薦文本。
35、進一步地，所述系統還包括系統優化模塊，用于對系統中各模塊的參數進行優化。
36、另一方法，本專利技術提供了一種智能自適應檢索增強方法，包括以下步驟：
37、步驟一、通過交互模塊設置系統參數、輸入檢索文本數據以及接入數據源；
38、步驟二、將檢索文本數據與知識圖譜中的多個三元組進行鏈接，以獲得與檢索文本數據匹配的三元組，并對獲得的與檢索文本數據匹配的三元組進行沖突識別和評估，以生成沖突識別報告和沖突評估報告；
39、步驟三、基于沖突識別報告、沖突評估報告以及數據源提供的文本數據信息，對知識圖譜中的三元組進行處理；
40、步驟四、基于用戶行為數據和用戶反饋數據預測用戶興趣和個性化需求；
41、步驟五、根據預測的用戶興趣和個性化需求，動態調整文本內容生成策略，以按照符合用戶興趣和個性化需求來展示與檢索文本數據匹配的三元組文本內容。
42、進一步地，所述方法還包括：
43、根據所展示的文本內容，進行用戶反饋；
44、優化系統參數和算法。
45、又另一方面，本專利技術提供了一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質包括存儲的程序，其中，在程序運行時控制計算機可讀存儲介質所在設備以上所述的智能自適應檢索增強方法。
46、本專利技術的有益效果在于：
47、本專利技術能夠自動整合多個數據源的信息，通過智能沖突檢測與評估模塊（intelligent?conflict?detection?and?assessment，?icda）智能識別和評估信息沖突，確保生成內容的一致性和準確性，動態知識庫維護模塊（dynamic?knowledgebasemainten本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種智能自適應檢索增強系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的智能自適應檢索增強系統，其特征在于，所述動態知識庫維護模塊包括：數據源識別與接入單元，用于識別并接入數據源；
3.根據權利要求1所述的智能自適應檢索增強系統，其特征在于，所述自適應生成策略模塊包括：
4.根據權利要求1所述的智能自適應檢索增強系統，其特征在于，所述智能沖突檢測與評估模塊包括：
5.根據權利要求4所述的智能自適應檢索增強系統，其特征在于，所述處理單元包括文本預處理單元和數據清洗單元；
6.根據權利要求3所述的智能自適應檢索增強系統，其特征在于，所述自適應生成策略模塊還包括內容推薦單元；
7.根據權利要求1所述的智能自適應檢索增強系統，其特征在于，所述系統還包括系統優化模塊，用于對系統中各模塊的參數進行優化。
8.一種智能自適應檢索增強方法，其特征在于，包括以下步驟：
9.根據權利要求8所述的智能自適應檢索增強方法，其特征在于，所述方法還包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，
...【技術特征摘要】
1.一種智能自適應檢索增強系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的智能自適應檢索增強系統，其特征在于，所述動態知識庫維護模塊包括：數據源識別與接入單元，用于識別并接入數據源；
3.根據權利要求1所述的智能自適應檢索增強系統，其特征在于，所述自適應生成策略模塊包括：
4.根據權利要求1所述的智能自適應檢索增強系統，其特征在于，所述智能沖突檢測與評估模塊包括：
5.根據權利要求4所述的智能自適應檢索增強系統，其特征在于，所述處理單元包括文本預處理單元和數據清洗單元；
6.根據權利要求3所述的智能...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張其來，段強，姜凱，張思嘉，黃登蓉，
申請(專利權)人：山東浪潮科學研究院有限公司，
類型：發明
國別省市：
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