1.面向大語言模型的基于數(shù)據(jù)庫分割與子問題增強檢索方法，其特征在于，該面向大語言模型的基于數(shù)據(jù)庫分割與子問題增強檢索方法包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的面向大語言模型的基于數(shù)據(jù)庫分割與子問題增強檢索方法，其特征在于，步驟1包括：
3.根據(jù)權利要求2所述的面向大語言模型的基于數(shù)據(jù)庫分割與子問題增強檢索方法，其特征在于，在步驟13，為了防止干擾段落的影響，增加了查詢感知調節(jié)機制，只有查詢對應句子中的子節(jié)點才能被添加；同時，使用最長公共子序列長度計算的f1值作為相似度，通過設置閾值來確定是否出現(xiàn)。
4.根據(jù)權利要求2所述的面向大語言模型的基于數(shù)據(jù)庫分割與子問題增強檢索方法，其特征在于，在步驟14，構造實體樹后，認為第i跳子問題的答案最有可能存在于與實體樹第i層節(jié)點相關聯(lián)的段落中；因此，根據(jù)樹中的距離依次添加節(jié)點對應的段落，從而得到過濾后的段落表示c_qetps。
5.根據(jù)權利要求2所述的面向大語言模型的基于數(shù)據(jù)庫分割與子問題增強檢索方法，其特征在于，在步驟15，得到的答案集為：a＝{a_i}，
6.根據(jù)權利要求1所述的面向大語言模型的基于數(shù)據(jù)庫分割與子問題增強檢索方法，其特征在于，在步驟2，進行多跳的每個檢索步驟時，基于防止推理幻覺的考慮，在每個檢索步驟中隨機加入一個子問題進行檢索。
7.根據(jù)權利要求1所述的面向大語言模型的基于數(shù)據(jù)庫分割與子問題增強檢索方法，其特征在于，在步驟3，首先通過將標題作為初始的分割部分，然后在每個標題塊內進行段落級別的分割，同時保留標題的主題結構和段落的細節(jié)內容；將分割得到的段落塊與其他相關的信息進行關聯(lián)。
8.根據(jù)權利要求7所述的面向大語言模型的基于數(shù)據(jù)庫分割與子問題增強檢索方法，其特征在于，在步驟3，在讀取外部文檔并進行分塊的過程中，每當讀取到符合標題特點的一行，則將其標記為標題；否則標記為文本；當讀取到下一個標題時，將上一個標題與對應文本寫入分塊中；對于文本長度大于限定長度的分塊，將其拆分成多個固定大小的分塊，并在每個分塊中加入標題，生成多個符合標題-本文范式的分塊。
9.根據(jù)權利要求1所述的面向大語言模型的基于數(shù)據(jù)庫分割與子問題增強檢索方法，其特征在于，在步驟4，先用關鍵詞檢索標題以得出最佳分塊，標題即是每個分塊的第一行，因為關鍵詞檢索可以精準匹配少量字符；接著，用向量檢索的方式對分塊中的文本進行二次檢索；最后，將兩者的交集認為是既有匹配關鍵詞又有語義匹配的最佳相關知識；再返回到子問題重新開始，直到生成中有答案是標志時停止檢索。
10.根據(jù)權利要求1所述的面向大語言模型的基于數(shù)據(jù)庫分割與子問題增強檢索方法，其特征在于，在步驟5，將檢索到的知識作為大模型生成的提示，輸入到大語言模型中引導生成對原始問題的回答。