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龙图腾网获悉成都锦城学院申请的专利逻辑推理驱动的知识图谱增强型大模型生成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：CN120046711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510514598.4，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权逻辑推理驱动的知识图谱增强型大模型生成方法是由严帅;王科;齐金虎;李菲;杨声英;李欣;黄双庆;原浩然设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本逻辑推理驱动的知识图谱增强型大模型生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了逻辑推理驱动的知识图谱增强型大模型生成方法，属于知识图谱增强型大模型生成技术领域，方法包括：步骤1、数据集准备；步骤2、三元组抽取与筛选；步骤3、三元组转换与知识图谱构建；步骤4、原始查询问题获取；步骤5、用户问题关键词提取；步骤6、图查询引擎构建与查询执行；步骤7、知识整合与生成。本发明相比于传统的手动构建方法既显著降低了人工构建成本，也提高了知识图谱的构建效率。

本发明授权逻辑推理驱动的知识图谱增强型大模型生成方法在权利要求书中公布了：1.逻辑推理驱动的知识图谱增强型大模型生成方法，其特征在于，包括： 步骤1、数据集准备：收集各行业领域使用的数据集； 步骤2、三元组抽取与筛选： 对步骤1收集的数据集进行实体及其对应属性抽取，得到实体及其对应属性； 采用本地部署的大语言模型，利用微软在其Github提供的PromptforCoT作为预设的提示，得到逻辑链条机制，基于逻辑链条机制采用分步逻辑推理的方式，从数据集的各维度信息中识别实体之间的关系，得到关系； 基于实体及其对应属性和关系，得到三元组； 对三元组进行筛选，以使保留的三元组集合具有唯一性、准确性和相关性； 步骤3、三元组转换与知识图谱构建：对步骤2筛选后的三元组的信息进行映射，得到知识图谱； 步骤4、原始查询问题获取：输入查询的问题； 步骤5、用户问题关键词提取：对步骤4输入的问题识别关键信息，或对步骤4输入的问题按照预设格式提取关键词和实体类型； 步骤6、图查询引擎构建与查询执行： 基于逻辑链条机制和知识图谱，明确关键实体、实体之间的关系以及它们的属性； 建立知识图谱与Neo4j数据库的连接，以生成和执行Cypher查询； 基于步骤5识别的关键信息或提取的关键词和实体类型，动态生成相应的Cypher查询语句； 执行Cypher查询语句，并通过Neo4j数据库链接返回查询结果，查询结果为实体、关系以及属性； 步骤7、知识整合与生成：基于大语言模型，对步骤6的查询结果进行分析，以确保信息的连贯性与一致性，结合大语言模型的知识库和查询结果，通过大语言模型内部的逻辑推理能力，生成一个符合用户需求的最终答案; 步骤6中还包括基于多节点遍历的查询，具体如下： 利用大语言模型提取关键词，根据关键词的数量决定采用何种搜索方式； 如果输入的关键词数量为1个，则使用单节点搜索方法；如果输入的关键词数量为多个，则使用多节点搜索方法进行深度检索； 系统根据对应的搜索方式执行查询后，通过Python解析查询返回的节点、关系和属性信息，并将其转换为结构化数据格式，得到检索结果； 检索结果包括路径上的所有节点及其相关的属性、关系信息； 单节点搜索方法：从指定节点出发，逐层检索其直接相关的节点和关系； 多节点搜索方法：基于最短路径算法，通过找到从起始节点到结束节点的路径： 1.确定节点集合：确定需要检索的节点集合S； 2.对每个节点运行Dijkstra算法：对于集合S中的每个节点s，使用Dijkstra算法计算从s到图中所有其他节点的最短路径； 3.合并结果：对于图中的每个节点v，找到从集合S中所有节点到v的最短路径；选择这些路径中的最小值作为从S到v的最短路径； 4.返回最短路径集合：返回一个包含从S到图中所有节点的最短路径的集合。

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