摘要
本发明提供一种基于知识记忆的增强式跨文档智能检索方法及系统，涉及信息检索领域，解决了传统检索增强生成方法在跨文档信息整合、计算效率及处理复杂问答场景时所面临的局限性问题；方法包括：采用大语言模型从多个文档中提取语义三元组，构建无模式的知识图谱；应用关系编码器，增强不同语义三元组之间的语义连接性，令多个文档中的信息得到整合并用于后续的全面检索；采用HITS算法计算知识图谱中每个节点的Hub值与Authority值；接收用户的查询请求，基于节点的Hub值与Authority值，检索确定最相关的节点，提供与查询请求相匹配的信息；本发明有效提升了自然语言处理系统的信息检索与生成能力。
