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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于知识图谱增强大语言模型的疾病检索方法及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：CN119691118B 。

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：202411747578.3，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于知识图谱增强大语言模型的疾病检索方法及装置是由刘欣;杨茗然;张德政;栗辉设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱增强大语言模型的疾病检索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱增强大语言模型的疾病检索方法及装置，涉及大语言模型和知识图谱问答技术领域。该方法包括：构建基于三元组形式的问答数据集，基于Neo4j实现五个主题的专科疾病知识图谱的存储及可视化；获取用户提问的医学问题，基于思维链推理对输入问题逐步扩展得到子问题；基于预训练模型进行关系路径检索及知识子图检索；微调大语言模型使其基于采样到的答案子图生成事实知识文本；结合输入问题以及事实知识构建知识增强提示模板，送入大语言模型中获取最终的医学答案。本方案利用知识图谱增强大语言模型，引导大语言模型在高效知识路径中推理检索，可精准、专业地回答用户提出的专科疾病医学问题。

本发明授权一种基于知识图谱增强大语言模型的疾病检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱增强大语言模型的疾病检索装置，其特征在于，包括： 数据构建模块：用于对采集到的多跳问答数据集进行数据预处理，构建五个主题的专科疾病知识图谱子图，得到包含实体知识的文本形式答案； 子图检索模块：用于根据用户输入的医学问题，利用图思维链进行问题分解，构建关系路径推理模型采样三元组知识，检索答案子图； 知识增强模块：用于微调大语言模型，基于输入与问题相关的知识子图生成医学事实知识文本，以得到知识增强检索模型； 答案生成模块：用于结合医学事实知识及查询问题组合为知识增强提示，通过大语言模型中推理检索得到最终的医学回答； 设备与存储模块：用于处理、存储专科疾病知识图谱，为前述模块功能的执行提供基础性的硬件支持； 所述数据构建模块，用于提取多跳问答数据集中的三元组知识，根据主题实体、关系路径、答案实体及其主题实体的邻域三元组知识构建基于特定问题的答案子图数据集；构建基于不同主题的专科疾病知识图谱子图，其中， 专科疾病知识图谱主题类别包括：疾病_流行病学、疾病_诊断、疾病_疾病、疾病_治疗、疾病_其他； 所述子图检索模块，用于根据用户输入的问题，根据图思维链推理逐步对问题进行拓展，分解成若干跳子问题，每一跳子问题中仅包含一个基于专科疾病知识图谱的关系三元组知识，获取逐步问题规划步骤。

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