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龙图腾网获悉武汉职途通科技有限公司申请的专利一种基于问题分解与社区语义搜索的智能问答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：CN119537539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411592526.3，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于问题分解与社区语义搜索的智能问答系统及方法是由杨千靖;雷文设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于问题分解与社区语义搜索的智能问答系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于问题分解与社区语义搜索的智能问答系统及方法。本方法首先通过独创的循环问题分解技术，将复杂问题拆解为多个单跳子问题，然后基于向量检索知识图谱中的社区以获取回答每个子问题所需的信息并使用大语言模型作出对子问题的回答，最后再次使用LLM结合所有子问题的回答生成对原复杂问题的最终问答。与业内其他方法相比，本方法显著提升了信息整合能力，通过社区级别的搜索与摘要生成，避免了信息碎片化，提供了高质量且逻辑一致的答案。在处理复杂查询时，本方法的效果超越了业内通用方法，最高提高了29%；与此同时，本方法在确保更优问答效果的基础上，显著提升了效率，在效果超过现有最优方法GraphRAG的前提下，token消耗仅为其3.2%。

本发明授权一种基于问题分解与社区语义搜索的智能问答系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于问题分解与社区语义搜索的智能问答系统，其特征在于： 1知识图谱构建模块：用于将大规模非结构化的私有数据集转化为结构化的知识图谱，该模块同时将知识图谱中的实体根据语义聚类为社区并生成每个社区的描述，以供后续检索； 2问题分解与处理模块：用于将复杂问题拆分为若干简单子问题，以支持基于向量的社区检索； 3社区检索模块：用于筛选出与问题相关程度最高的若干社区描述，将其加入到LLM的上下文Context中，以生成子问题的答案； 信息评估与回答生成模块：用于评估所提供的子问题答案是否足以回答原复杂问题； 其中，所述知识图谱构建模块用于将大规模非结构化的私有数据集转化为结构化的知识图谱，并将知识图谱中的实体根据语义聚类为社区，并生成每个社区的描述，所述模块具体包括： 1将原始数据集切分为多个文本块，每个文本块的大小在LLM窗口内； 2利用LLM从每个文本块中提取实体和关系，其中每个实体包括名称、类别和描述，且每个关系包括源实体、目标实体、关系描述和关系强度； 3将每个文本块建模为子图，其中节点为实体，边为关系，边的权重为关系强度； 4合并多个子图得到最终的知识图谱，通过Leiden聚类算法对知识图谱中的实体进行语义聚类以发现紧密相连的实体； 5对每个社区中的实体进行显著性排序，并将实体描述加入LLM上下文中，直至达到窗口大小，然后使用LLM生成每个社区的描述； 使用嵌入模型将每个社区的描述编码为高维向量并存入知识库； 其中，所述问题分解与处理模块用于将复杂问题分解为若干简单子问题，以支持基于向量的社区检索，所述模块包括： 1通过提示词工程使LLM评估问题的复杂度，若问题为复杂问题，则将其分解为多个简单问题，每个简单问题仅需一次查询知识库即可得到答案； 若问题为简单问题，则直接返回问题答案； 其中，所述社区检索模块用于筛选出与子问题相关程度最高的若干社区描述，并将其加入LLM上下文中，所述模块包括： 1将子问题转化为向量表示，并计算子问题与每个社区描述之间的语义相似度； 2选取语义相似度最高的top-k个社区描述，并使用重排序模型选取最终的top-k个社区描述，作为LLM上下文中的信息源以生成对子问题的回答。

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