基于多智能体协同的检索生成方法、系统、终端及介质技术方案

本发明专利技术公开了基于多智能体协同的检索生成方法、系统、终端及介质，涉及人工智能领域。通过查询分析智能体对自然语言查询指令转换的输入词嵌入进行语义分析，确定语义意图向量；通过策略构建智能体对语义意图向量进行强化学习和元学习，确定检索策略；根据知识图谱节点嵌入对语义意图向量进行语义增强得到语义增强向量；根据语义增强向量、检索策略以及实时系统负载确定数据通道并调用数据通道进行检索得到各候选文档；基于自适应反思反馈机制结合自编码器和生成对抗网络根据各候选文档生成目标答案。有效地解决了现有技术依赖于固定检索策略，在面对复杂查询、多轮互动以及跨模态数据融合时存在局限，容易受到噪音干扰且语义匹配不够精准的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及的是基于多智能体协同的检索生成方法、系统、终端及介质。

技术介绍

1、随着人工智能和深度学习技术的快速发展，各类信息检索与生成系统在智能问答、知识管理和自动摘要等应用场景中得到广泛应用。然而，传统的检索增强生成（rag,retrieval-augmented generation）技术主要依赖于固定检索策略，即从外部文档库中找回相关数据后直接生成答案，这种方式在面对复杂查询、多轮互动以及跨模态数据融合时存在明显局限，容易受到噪音干扰且语义匹配不够精准。

2、因此，现有技术还有待改进和发展。

技术实现思路

1、本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供基于多智能体协同的检索生成方法、系统、终端及介质，旨在解决现有技术依赖于固定检索策略，在面对复杂查询、多轮互动以及跨模态数据融合时存在局限，容易受到噪音干扰且语义匹配不够精准的问题。

2、本专利技术解决问题所采用的技术方案如下：

3、第一方面，本专利技术实施例提供一种基于多智本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多智能体协同的检索生成方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于多智能体协同的检索生成方法，其特征在于，所述查询分析智能体基于改进的Transformer编码器实现，所述改进的Transformer编码器包括若干层，每一层包括：

3.根据权利要求2所述的基于多智能体协同的检索生成方法，其特征在于，自适应多尺度内容编码模块，用于动态调节输入特征向量中内容信息与位置信息的权重，确定第一模块向量，包括：

4.根据权利要求2所述的基于多智能体协同的检索生成方法，其特征在于，带加速复用的统一型注意力模块，用于对所述第一模块向量进行...

【技术特征摘要】

1.一种基于多智能体协同的检索生成方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于多智能体协同的检索生成方法，其特征在于，所述查询分析智能体基于改进的transformer编码器实现，所述改进的transformer编码器包括若干层，每一层包括：

3.根据权利要求2所述的基于多智能体协同的检索生成方法，其特征在于，自适应多尺度内容编码模块，用于动态调节输入特征向量中内容信息与位置信息的权重，确定第一模块向量，包括：

4.根据权利要求2所述的基于多智能体协同的检索生成方法，其特征在于，带加速复用的统一型注意力模块，用于对所述第一模块向量进行高频纹理强化与全局语义强化，并通过复用策略加速注意力计算，确定第二模块向量，包括：

5.根据权利要求2所述的基于多智能体协同的检索生成方法，其特征在于，多尺度动态子空间前馈神经网络，用于对所述第二模块向量进行跨子空间高阶交互和多尺...

【专利技术属性】
技术研发人员：符潇月，林乃峰，黄炜桐，高阳，刘全普，肖丽芳，董鸣宇，廖俊森，蔡国鑫，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司深圳分公司，
类型：发明
国别省市：