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龙图腾网获悉红有软件股份有限公司申请的专利一种大模型服务链式调用追踪系统及根因分析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：CN120598062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511099914.2，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种大模型服务链式调用追踪系统及根因分析方法是由何芳;石飞;吴海军;王富亮;赵明丽;万敏;宁艳芝;汪亚超;王杰设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大模型服务链式调用追踪系统及根因分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及大模型服务追踪技术领域，公开了一种大模型服务链式调用追踪系统及根因分析方法，包括：对大模型的输入和输出进行语义编码，生成最终指纹并进行跨Span指纹继承与扩展；计算分析语义不确定性并动态调整采样率；基于采样率采集得到的采样数据，融合调用链拓扑结构与时间衰减因子，构建动态时空图谱并优化图谱索引，构建多维分析框架，结合计算得到的异常传播贡献度，实现从表面异常到深层根因的定位；统计本地指标的分布参数并进行差分隐私处理，计算分布参数的全局阈值进行下发执行；基于全局阈值分析得到的最终定位根因，评估根因修复效果并进行模型迭代，将历史根因数据转化为系统优化的驱动力。

本发明授权一种大模型服务链式调用追踪系统及根因分析方法在权利要求书中公布了：1.一种大模型服务链式根因分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：对大模型的输入和输出进行语义编码，生成最终指纹并进行跨Span指纹继承与扩展，包括：通过向量异或融合语义向量与哈希值，再进行二次哈希生成最终指纹；计算分析语义不确定性并动态调整采样率，包括：对大模型输出的Logits进行softmax转换，得到各标签的概率分布，再计算请求熵值量化语义不确定性，通过公式：计算得到请求熵值，其中，为第i个输出标签的概率，且，n为输出标签总数，为第i个输出标签，为大模型的第i个输出标签的Logits；针对采样概率调整设定双阈值，双阈值包括高熵阈值和低熵阈值，基于最近7天的历史熵值分布，取90%分位数为高熵阈值，10%分位数为低熵阈值，并每日滑动更新；基于得到的请求熵值，与双阈值进行比较，通过采样概率计算公式：计算得到采样概率，其中，为高熵阈值，为低熵阈值；在每个Span初始化时实时计算熵值与采样概率，通过伯努利试验决定是否采样数据，生成0-1随机数，小于则采样，大于或等于则不采样； 步骤二：基于采样率采集得到的采样数据，融合调用链拓扑结构与时间衰减因子，构建动态时空图谱并优化图谱索引，包括：定义动态时空图谱的节点与边：节点：每个文本子序列Span为一个节点，包含文本子序列唯一标识、类型、语义指纹向量；边：表示文本子序列Span间的调用关系，source为父文本子序列Span，target为子文本子序列Span，边权重引入时间衰减因子，通过公式：计算得到边权重，其中，为时间衰减因子，为父文本子序列Span结束到子文本子序列Span开始的时间间隔，间隔超过10秒，边权重设置为0；构建多维分析框架，结合计算得到的异常传播贡献度，实现从表面异常到深层根因的定位； 步骤三：统计本地指标的分布参数并进行差分隐私处理，计算分布参数的全局阈值进行下发执行，包括：将各服务节点每10分钟统计本地指标的分布参数，分布参数包括：参数均值和参数标准差；采用拉普拉斯噪声对参数进行差分隐私处理；聚合中心收集所有节点的参数均值和参数标准差，通过公式：计算得到全局阈值，其中，为节点总数，为节点索引，为系统负载系数，且，为当天每秒查询数，为最大每秒查询数，对全局阈值进行下发执行；聚合中心将全局阈值下发至各节点，节点结合本地特性微调后，将全局阈值作为指标异常检测的判定标准； 步骤四：基于全局阈值分析得到的最终定位根因，评估根因修复效果并进行模型迭代，将历史根因数据转化为系统优化的驱动力。

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