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龙图腾网获悉江南大学;江苏磐智数云科技有限公司;无锡智语未来科技有限公司申请的专利一种基于证据链的可验证大模型检索增强生成系统及方法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：CN121301554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511886434.0，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于证据链的可验证大模型检索增强生成系统及方法是由周浩杰;王浩伟;王宁;陈思炀;王昕;周怀湘;范玲红设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于证据链的可验证大模型检索增强生成系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，尤其是指一种基于证据链的可验证大模型检索增强生成系统及方法，包括：接收初始查询，结合关联检索文档识别其模糊性与信息缺口，生成补充查询集合；基于初始查询、补充查询及对应检索文档，生成带引用的候选答案并验证其信息支持性；对经验证通过的候选答案，提取支持性信息并构建层级化归因映射关系；整合上述信息形成待评估信息，若当前经验证的待评估信息满足预设充分性条件，整合生成的初步答案与所述待评估信息，合成目标答案。本发明有效解决了传统RAG系统信息整合碎片化、模糊查询回答片面、归因低效及过度依赖检索内容的缺陷，兼具答案全面性、可验证性与部署轻量化优势。

本发明授权一种基于证据链的可验证大模型检索增强生成系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于证据链的可验证大模型检索增强生成系统，其特征在于，包括： 启发式问题生成器模块，用于接收初始查询问题，结合关联的检索文档，识别所述初始查询问题的模糊位置及信息缺口，生成补充查询问题集合； 可信答案验证器模块，用于根据所述初始查询问题、所述补充查询问题集合及对应的检索文档，生成带引用信息的候选答案，并对所述候选答案的信息支持性进行验证； 可归因答案映射构造器模块，用于对经验证通过的候选答案，提取支持性信息并构建层级化归因映射结构； 以及自适应终止评估器模块，用于将所述经验证通过的候选答案、与其对应提取的支持性信息和层级化归因映射结构整合成待评估信息，判断当前经验证的待评估信息是否满足预设充分性条件： 若满足，则整合所述启发式问题生成器模块生成的初步答案与所述待评估信息，合成目标答案； 若不满足，则驱动所述启发式问题生成器模块基于当前信息缺口继续迭代生成新的补充查询问题； 其中，所述可归因答案映射构造器模块包括： 支持信息提取单元，用于调用预设支持信息提取算法，基于经验证通过的候选答案的语义特征与检索源文档的内容关联性，从经验证通过的候选答案对应的原始检索源文档中，提取能够支撑所述候选答案有效性的最小化支持句集，作为支持性信息； 证据整合单元，用于对所述支持性信息进行聚合处理，形成具备语义一致性与表述连贯性的结构化证据摘要； 映射构建单元，用于建立所述结构化证据摘要与各支持性信息、各支持性信息与对应原始检索文档的层级化归因映射结构； 所述自适应终止评估器模块判断当前经验证的待评估信息是否满足预设充分性条件，包括： 基于额外检索需求对应的查询问题数量、新生成查询问题与已有查询问题的相似度及预测置信度中的至少两项参数，通过动态权重融合算法计算当前待评估信息的充足性分数，其计算公式如下： ， 其中，I为信息充足标记，为与所述信息充足标记I对应的预测置信度，α为权重系数，为基于额外检索问题数量计算的信息缺口量化值，，n为大语言模型给出的需要额外进行检索的问题数量，为问题最大限制数量；S为新生成问题与已有问题的相似度； 将所述充足性分数与预设的信息充分性分数阈值进行数值比较，生成所述待评估信息的判定结果。

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