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龙图腾网获悉北京深势科技有限公司申请的专利一种结合用户反馈与上下文学习的知识处理方法和装置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：CN119443248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411502361.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种结合用户反馈与上下文学习的知识处理方法和装置是由蔡恒兴;许明军;高志锋;张林峰;孙伟杰设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合用户反馈与上下文学习的知识处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种结合用户反馈与上下文学习的知识处理方法和装置，所述方法包括：将一类大语言模型使用的知识库记为第一知识库；根据用户输入的指令文本和第一知识库进行上下文知识学习，并将学习得到的知识序列作为指令提示文本信息与指令文本一起输入第一模型进行任务处理并输出对应的生成文本；并在用户对本次生成文本满意时将指令文本和生成文本输入知识提取指令模板进行指令组装，并将得到的指令文本输入第一模型进行知识提取,并基于提取知识对知识库进行旧知识记录查询，并对得到的查询记录是否为空进行识别，若是则基于提取知识对知识库进行知识添加，若否则基于提取知识对查询记录进行知识更新。本发明能提高知识的时效性和泛化性。

本发明授权一种结合用户反馈与上下文学习的知识处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种结合用户反馈与上下文学习的知识处理方法，其特征在于，所述方法包括： 将任一类在知识推理过程中使用了知识库并已完成模型预训练和定向领域微调的大语言模型记为对应的第一模型；并将所述第一模型使用的知识库记为对应的第一知识库； 接收用户输入的翻译或问答指令文本作为对应的第一指令文本；并根据所述第一指令文本和所述第一知识库进行上下文知识学习处理得到对应的第一知识序列；并将所述第一知识序列作为指令提示文本信息与所述第一指令文本一起输入所述第一模型进行对应的翻译或问答任务处理并将模型生成的翻译或答案文本作为对应的第一生成文本向当前用户反馈； 接收当前用户对所述第一生成文本的满意度反馈作为对应的第一满意度；并在所述第一满意度为满意时，将所述第一指令文本和所述第一生成文本输入预设的知识提取指令模板进行对应的知识提取指令组装得到对应的第二指令文本；并将所述第二指令文本输入所述第一模型进行对应的知识提取处理得到对应的第一提取知识；所述第一满意度包括满意和不满意； 基于所述第一提取知识对所述第一知识库进行旧知识记录查询得到对应的第一查询记录；并对所述第一查询记录是否为空进行识别；若是，则基于所述第一提取知识对所述第一知识库进行知识添加处理；若否，则基于所述第一提取知识对所述第一查询记录进行知识更新处理。

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