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龙图腾网获悉兰州兰石爱特互联科技有限公司申请的专利基于大语言模型的双重预防智能交互系统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：CN119579365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411507084.8，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于大语言模型的双重预防智能交互系统是由谢云;邓烜堃;张立业;王强;王雁笙;刘莹;冯靖宇;段晓磊;陈飞;胡敏;杨雅隆;李自奇;高俊译设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的双重预防智能交互系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的双重预防智能交互系统，属于人工智能技术领域。该系统包括大语言基座模型、知识库管理模块、智能体模块、多模态大模型和评估模块，大语言基座模型理解用户意图和处理自然语言任务，且为其他模块提供token处理能力；知识库管理模块用于分类存储和管理专业知识，根据语义建立索引，最后本地化存储；智能体模块用于分析用户的输入，不同智能体内封装不同的工作流以实现为用户提供个性化的服务；多模态大模型模块接收用户输入的语音，再将语音转为文字，将信息的描述传给Agent，通过分析语义生成答案，将文字转为语音发送给用户；评估模块从准确性、答案相关性、上下文相关性和上下文召回率等四个角度建立评价指标体系。

本发明授权基于大语言模型的双重预防智能交互系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的双重预防智能交互系统，其特征在于，包括： 大语言模型基座，用于理解用户意图和处理自然语言任务，且为其他模块提供token处理能力，包括采用不同尺寸大语言模型组合以对应处理不同的数据； 知识库管理模块，用于分类存储和管理专业知识，包括将用户上传的不同格式的文档统一转换为向量，再根据语义建立索引，包括实行本地化存储； 智能体模块，用于分析用户的输入，不同智能体内封装不同的工作流以实现为用户提供个性化的服务；所述智能体模块包括记忆组件、规划组件和执行组件： 记忆组件用于存储智能体与环境的历史交互记录，并在需要时回顾和使用已存储的信息，面对不同类型的需求时，智能体能够灵活地调用长短期记忆，以支持其复杂的推理过程； 规划组件将复杂任务分解为一系列简单的子任务，进而逐一进行解决； 执行组件用于产生具体的动作行为，进而与用户进行交互，并获得实际的执行效果反馈； 所述的执行组件的运行需要记忆组件和规划组件进行协同； 执行组件基于知识库增强自身的执行能力，包括以下步骤： 使用embedding模型对用户提问Q进行向量编码，Vq=EmbedQ； 使用RAG将问题Q与知识库中的向量进行对比，得到m条最匹配问题的答案： ， 利用排序模型Re-Rank进一步过滤候选集，根据检索到的文档与问题的匹配程度对这些文档进行重新排序，并最终获得精细的文档集； 多模态大模型模块，接收用户输入的语音，再将语音转为文字，然后将信息的描述传给Agent，Agent通过分析语义生成答案，最后将文字转为语音发送给用户； 评估模块，用于实现对知识库问答的结果进行评估，包括从准确性、答案相关性、上下文相关性和上下文召回率四个角度建立评价指标体系； 所述的系统包括执行如下的互动过程： S1、通过系统账号获取包括用户姓名、部门及职位在内的信息，由此确定用户的身份及专业知识所属领域； S2、系统根据用户输入的语句进行分词、关键词提取、命名实体识别在内的自然语言操作，利用基座大模型对问题文本进行编码，捕捉其语义信息，识别用户提问的意图或主题； S3、根据用户提问的意图或主题，系统将请求路由到相应的Agent处理模块，Agent内部封装的工作流包括知识库检索、报告编写、知识问答、系统实时数据获取； S4、基于用户的问题使用RAG从知识库中检索与问题相关的文档或信息，检索到的信息被用作LLM的上下文，LLM基于此上下文生成回答； S5、系统对生成的回答进行后处理，包括语法检查、语义校验，如果系统从多个知识库获取了答案，包括执行答案的合并、去重和排序在内的操作； S6、系统将整理好的答案通过调用多模态大模型转换为语音，以自然语言和语音播报的形式输出给用户，在输出答案的同时，系统还包括提供答案的解释或参考文献索引。

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