基于检索增强的故事生成方法及存储介质和终端设备技术

本发明专利技术涉及一种基于检索增强的故事生成方法及存储介质和终端设备，包括：构建检索库，包括范例故事和对应的条件集；根据待生成故事的给定目标条件集，在检索库中，检索得到与待生成故事匹配的范例故事和对应的条件集，并输入LLM，得到初始故事；初始故事基础上，根据目标条件指导LLM迭代生成模糊点，以构建层层补充证据的证据树，得到包括若干证据链的证据森林；将初始故事和包括若干证据链的证据森林输入LLM，生成最终故事。能够充分利用检索库中的故事，通过构建证据链和重写故事的方式，增加生成故事的信息量，提高可控文本生成故事的复杂性和创造力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能领域，特别是涉及一种故事生成方法。

技术介绍

1、传统的故事生成方法，一方面缺乏常识性知识和对复杂生成目标的控制力，无法满足用户对于故事主题、情节、人物关系等复杂要求的精准控制；另一方面缺乏对于真实世界大量常识的理解和运用，主要基于给定故事情节或者结尾完成故事，无法灵活、自由地生成复杂的故事情节和人物形象；所以，导致生成的故事缺乏多样性和创意,缺乏对复杂生成条件的控制能力以及常识知识来生成复杂多样的故事。

2、随着大型语言模型llm的快速发展，现有基于证据的复杂故事生成方法大多都依赖于llm，其通过学习海量文本的常识知识并具备遵循人类指令的强大能力。但是，在llm的应用中，当前的提示学习方法在生成复杂故事时，为了生成具有复杂情节的故事，用户通常需要在提示中提供详细的控制信号，这就存在一个两难情境：若不提供，则无法增加故事的复杂性；若提供，则容易导致生成的故事仅关注于描述给定内容，从而限制了故事的创造力；所以，没有很好地解决复杂故事生成中复杂性和创造力之间的平衡问题。缺乏存在平

3、因此，如何均衡生成故事的复杂性本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于检索增强的故事生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的故事生成方法，其特征在于，步骤S1中，条件集，包括：故事属性、故事题材、故事情感、适应群体的任意一个或多个。

3.根据权利要求1所述的故事生成方法，其特征在于，步骤S1，包括：

4.根据权利要求1所述的故事生成方法，其特征在于，步骤S2，具体为：根据目标条件与检索库中各范例故事对应的条件，确定语义相似度，以搜索反馈最相似的条件及其对应的故事，为与待生成故事匹配的范例故事。

5.根据权利要求4所述的故事生成方法，其特征在于，步骤S2，包括：p>

6.根据权...

【技术特征摘要】

1.一种基于检索增强的故事生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的故事生成方法，其特征在于，步骤s1中，条件集，包括：故事属性、故事题材、故事情感、适应群体的任意一个或多个。

3.根据权利要求1所述的故事生成方法，其特征在于，步骤s1，包括：

4.根据权利要求1所述的故事生成方法，其特征在于，步骤s2，具体为：根据目标条件与检索库中各范例故事对应的条件，确定语义相似度，以搜索反馈最相似的条件及其对应的故事，为与待生成故事匹配的范例故事。

5.根据权利要求4所述的故事生成方法，其特征在于，步骤s2，包括：

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：李东升，文智华，田植良，黄震，郭春希，潘世龙，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：