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龙图腾网获悉北京彩智科技有限公司申请的专利基于大模型实现智能问答服务的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：CN117312504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202311147732.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于大模型实现智能问答服务的方法及装置是由李奇;鲁涛;张绚;高丽;徐剑军设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型实现智能问答服务的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大模型实现智能问答服务的方法及装置，本发明的方法，包括获取实时文本数据；将实时文本数据输入至训练好的智能问答网络模型进行对应的答案预测，并根据答案预测结果输出多个候选答案；获取多个候选答案对应的分值，并根据分值的排序结果输出多个候选答案中最优的答案。本发明为大模型增加了个性化能力，并解决了大模型幻觉严重，靠知识库检索难以达到问题的理想效果的问题，可以有效并且准确的预测输出多个领域的问题答案。

本发明授权基于大模型实现智能问答服务的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型实现智能问答服务的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取实时文本数据以及所述实时文本数据的样本数据，所述样本数据，至少包括特定服务领域数据和个性化数据； 将所述样本数据输入至智能问答网络模型进行模型参数训练；其中，所述智能问答网络模型，包括第一个性化模型、第二个性化模型、联合模型、对抗网络模型、字符向量抖动的对抗学习模型、逐层参数抖动对抗模型和强化学习模型； 基于训练好的模型参数得到训练好的智能问答网络模型； 将所述实时文本数据输入至训练好的智能问答网络模型进行对应的答案预测，并根据答案预测结果输出多个候选答案； 获取所述多个候选答案对应的分值，并根据所述分值的排序结果输出多个候选答案中最优的答案； 其中，所述对抗网络模型，包括第二生成器和第二判别器，将所述样本数据输入至智能问答网络模型进行模型参数训练，基于训练好的模型参数得到所述训练好的智能问答网络模型，还包括： 获取所述特定服务领域数据的问答数据对的字符向量；其中，所述问答数据对，至少包括第一query文本和第一answer文本； 对所述字符向量与个性化数据进行拼接得到个性化特征，并将所述个性化特征和第一query文本发送至第二生成器以生成伪answer文本； 将所述伪answer文本和第一answer文本输入至第二判别器进行判别以输出第二判别结果； 基于所述第二判别结果和第三模型参数训练所述对抗网络模型，以输出第四模型参数； 获取所述问答数据对的第二query文本和第二answer文本； 将所述第二query文本和第二answer文本输入至所述字符向量抖动的对抗学习模型，以对每个token取嵌入后的前向传播进行微量抖动，反向传播计算梯度时不对嵌入抖动以训练所述字符向量抖动的对抗学习模型； 基于所述第四模型参数和训练好的字符向量抖动的对抗学习模型，以输出第五模型参数。

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