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龙图腾网获悉豫章师范学院申请的专利基于两阶段检索增强LLM的心理支持问答生成方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119760102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510261082.3，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于两阶段检索增强LLM的心理支持问答生成方法与系统是由张丽园;洪如霞;施文辉;付淇;曾小芹;简伟刚;洪晓青;陈颖设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于两阶段检索增强LLM的心理支持问答生成方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于两阶段检索增强LLM的心理支持问答生成方法与系统，通过以原始问题作为检索查询条件从外部资源库进行第一阶段检索操作，再利用原始问题和检索结果作为上下文提示构建提示语输入至LLM中生成若干生成回答；将原始问题与生成回答进行融合作为检索查询条件从外部资源库进行第二阶段检索操作，再将原始问题和检索结果作为上下文提示构建提示语输入至LLM生成最终回答，得到心理支持回答。本发明针对单纯使用LLM生成心理支持回答往往难以准确控制生成回答的专业性和针对性问题，通过两阶段检索增强方法，从外部资源库获得专业资源，引导LLM生成更具专业性和个性化的心理支持回答，以提升LLM自动生成心理支持回答的整体性能。

本发明授权基于两阶段检索增强LLM的心理支持问答生成方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于两阶段检索增强LLM的心理支持问答生成方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、给定外部资源库以及原始问题，外部资源库采用问答对的形式，问答对的形式包括求助者的问题内容，以及心理咨询师针对问题的相应回答内容； 步骤2、以原始问题作为检索查询条件从外部资源库进行第一阶段检索操作，获取第一候选回答； 步骤3、利用原始问题和第一候选回答作为上下文提示构建提示语，并输入至LLM中生成若干生成回答； 步骤4、将原始问题与生成回答进行融合作为检索查询条件从外部资源库进行第二阶段检索操作，获取第二候选回答； 步骤5、将原始问题和第二候选回答作为上下文提示构建提示语，并输入至LLM生成最终回答，得到心理支持回答； 第一阶段检索操作具体包括如下步骤： 将原始问题作为检索查询条件，利用BM25检索方法计算原始问题与外部资源库中每个问题的相似度，获取BM25得分，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示原始问题q中的一个词，表示词t在问题中的词频，表示整个集合的平均文档长度，表示两个不同的超参数，表示问题的长度，表示词t的逆文档频率，词t的逆文档频率的计算过程存在如下关系式： ； 其中，表示对数函数，；表示外部资源库中包含词t的问题数量； 根据BM25得分，获取前若干个候选回答； 遍历候选回答，获取词在候选回答中的出现位置； 根据词在候选回答中的出现位置，计算原始问题中每个词对在候选回答中的最小距离，并根据最小距离以及词在候选回答中出现频率，计算上下文窗口得分，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示一个词对，表示根据BM25得分获得的若干个候选回答，表示上下文窗口得分，表示词在候选回答中出现的频率，表示词在候选回答中出现的频率，表示词对在候选回答中出现的最小距离； 根据候选回答中词的顺序与原始问题词的词序一致性大小赋予相应的词序权重，并利用词序权重对上下文窗口得分进行调整，得到调整后的上下文窗口得分，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示调整后的上下文窗口得分，表示顺序因子，表示顺序一致，表示顺序不一致； 对所有词对的上下文窗口得分进行累加，得到最终的上下文窗口得分，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示最终的上下文窗口得分； 采用预训练的DPR模型对原始问题和候选回答分别进行编码，以生成原始问题和候选回答的语义嵌入向量，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示查询编码器，表示段落编码器，表示原始问题的语义嵌入向量，表示候选回答的语义嵌入向量； 将候选回答的上下文窗口得分作为一个标量特征拼接到候选回答的语义嵌入向量中，得到增强的候选回答的语义嵌入向量，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示增强的候选回答的语义嵌入向量，表示拼接操作； 根据原始问题的语义嵌入向量以及增强的候选回答的语义嵌入向量，采用余弦相似度计算原始问题和候选回答的语义相关性，得到语义嵌入得分，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示语义嵌入得分，表示范数； 将BM25得分、最终的上下文窗口得分和语义嵌入得分综合起来，得到最终的候选回答得分，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示最终的候选回答得分，表示BM25得分，表示最终的上下文窗口得分，表示语义嵌入得分，分别表示BM25得分、最终的上下文窗口得分和语义嵌入得分对应的权重系数，表示原始问题，表示外部资源库中每个问题； 根据最终的候选回答得分，选取前Top-k个候选回答作为第一候选回答。

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