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龙图腾网获悉一渔(杭州)数字科技有限公司申请的专利基于Agentic RAG和通用语言模型的独立站建站装修系统及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：CN120066507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510507029.7，技术领域涉及：G06F8/38；该发明授权基于Agentic RAG和通用语言模型的独立站建站装修系统及方法是由王伟忠;吴佳俊;吴乾;何泽强;周奎;夏军根设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Agentic RAG和通用语言模型的独立站建站装修系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AgenticRAG和通用语言模型的独立站建站装修系统，包括与AgenticRAG和通用语言模型连接的基本资料录入模块、生成竞品站点模块、生成竞品报告模块、生成网站架构模块、生成网站关键词模块、生成网站话题模块、页面模板策划模块、生成网站数据模块；还公开了基于AgenticRAG和通用语言模型的独立站建站装修方法，既能通过AgenticRAG和通用语言模型快速实现网站的素材内容生成，又可实现人工对生成内容素材修改调整；既可提高效率，又能保证独立站的SEO效果。

本发明授权基于Agentic RAG和通用语言模型的独立站建站装修系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于Agentic RAG和通用语言模型的独立站建站装修方法，采用基于Agentic RAG和通用语言模型的独立站建站装修系统，包括与Agentic RAG和通用语言模型连接的基本资料录入模块、生成竞品站点模块、生成竞品报告模块、生成网站架构模块、生成网站关键词模块、生成网站话题模块、页面模板策划模块、生成网站数据模块；其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：用户通过基本资料录入模块录入网站的基本资料信息；用户在基本资料录入模块录入网站基本资料后，系统会将这些基本资料拼接成相关的内容，生成指令提供给Agentic RAG和通用语言模型； 步骤2：生成竞品站点模块利用Agentic RAG和通用语言模型，根据步骤1中录入的网站的基本资料信息挖掘竞品站点；Agentic RAG和通用语言模型根据系统的指令，挖掘出和基本资料相匹配的竞品站点；Agentic RAG和通用语言模型返回竞品网站的URL，生成竞品站点模块解析Agentic RAG和通用语言模型返回的内容，存储到生成竞品站点模块；能够自动挖掘出多个相关的竞品网站，整个过程中不需要人工手动参与，根据建站的站点类型，自动挖掘相关的站点，并屏蔽掉不相关的网站； 步骤3：生成竞品报告模块利用Agentic RAG和通用语言模型，基于SEO的优化标准及规则，对竞品站点进行分析，生成竞对站点的竞品报告；基于步骤2生成的竞品站点URL；生成竞品报告模块将SEO的相关标准提供给Agentic RAG和通用语言模型，Agentic RAG和通用语言模型对步骤2中生成的每个竞品站点进行竞品分析，包括分析页面类型、分析是否符合SEO规范，然后生成竞品竞品报告；Agentic RAG和通用语言模型根据相关要求，返回竞品站点的竞品报告；生成竞品报告模块接收Agentic RAG和通用语言模型返回的数据并解析，最终存在生成竞品报告模块的数据库中；生成竞品报告模块根据预置的指令，要求Agentic RAG和通用语言模型生成网站的建站策略；Agentic RAG和通用语言模型根据相关的指令和提示，按照要求生成并返回建站策略；生成竞品报告模块对Agentic RAG和通用语言模型返回的建站策略进行解析，最终存在生成竞品报告模块的数据库中； 步骤4: 生成网站架构模块利用Agentic RAG和通用语言模型，根据步骤3的竞品报告以及步骤1中用户录入的基本资料信息，策划网站的页面架构，包括页头、页脚的页面标题及页面内容；首先将步骤3中生成的竞品报告、建站策略以及网站的建站基本资料进行拼接和组合，生成prompt；然后调用Agentic RAG和通用语言模型，并输入prompt；Agentic RAG和通用语言模型按照相关的规则，生成网站的页面架构信息，并将这个页面架构信息返回给系统；系统接受返回的页面架构信息，并将这些页面架构信息存储在页面架构生成模块； 步骤5: 生成网站关键词模块利用Agentic RAG和通用语言模型，基于步骤4生成的页面标题及页面内容，为每一个页面挖掘关键词，并比对关键词与所对应的页面相关性，最终保留下与页面内容相关的关键词；首先，系统将预置的prompt模板与步骤4生成的页面进行拼接，生成prompt；系统调用Agentic RAG和通用语言模型，提供拼接好的prompt，Agentic RAG和通用语言模型收到prompt后，按照要求和规则进行关键词的挖掘和生成，并将关键词返回给系统；系统接收到Agentic RAG和通用语言模型返回的内容进行解析存储；系统调用Google关键词规划师，查询Agentic RAG和通用语言模型发挥的关键词的搜索量，并过滤掉搜索量为0的关键词，并留下搜索量大于0的关键词，存储在生成网站关键词模块； 步骤6: 生成网站话题模块利用Agentic RAG和通用语言模型，基于步骤5每个页面生成的关键词，对步骤4的每一个页面进行页面话题及内容策划；首先，系统将预置的prompt模板与步骤4生成的页面以及步骤5生成的关键词进行拼接，生成prompt；然后，系统调用Agentic RAG和通用语言模型，提供拼接好的prompt；接着，Agentic RAG和通用语言模型收到prompt后，按照要求和规则进行页面、页面话题标题及内容策划，并将生成的内容返回系统；最后，系统接收到Agentic RAG和通用语言模型返回的内容进行解析存储在生成网站话题模块； 步骤7: 页面模板策划模块利用Agentic RAG和通用语言模型，基于步骤3生成的竞品报告，对网站的每一个页面类型的模板进行策划，生成页面模板；首先，需要将页面现有的组件整理并进行归类，系统将预置的prompt与步骤4生成的页面以及步骤5生成的关键词和步骤6生成的页面话题以及系统可用的组件进行拼接，生成每一个页面类型的prompt；再次，系统将拼接好的prompt提交给Agentic RAG和通用语言模型，进行页面模板的生成；然后，Agentic RAG和通用语言模型依据prompt中的内容及信息，进行页面类型模板的策划，并将策划的页面返回给系统；最后，系统接收到Agentic RAG和通用语言模型返回页面模板数据，将这些模板数据进行解析，并存储在页面模板策划模块； 步骤8: 生成网站数据模块利用Agentic RAG和通用语言模型，基于每个页面的标题、内容、话题信息，对每个模板的组件内容进行策划，最终生成独立站网站，并在页面呈现独立站建站装修的效果；首先，系统将预置的prompt与步骤4生成的页面以及步骤5生成的关键词和步骤6生成的页面话题以及步骤7的模板信息进行拼接，生成每一个组件内容的prompt；再次，系统将拼接好的prompt提交给Agentic RAG和通用语言模型，进行页面组件内容的生成；接着，Agentic RAG和通用语言模型根据指定的prompt，进行页面组件内容生成,并将这些页面组件内容返回给系统；最后，系统解析Agentic RAG和通用语言模型返回的内容，并将数据存在生成网站数据模块中，并将对应的内容加载出来，并在页面呈现独立站建站装修的效果。

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