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龙图腾网获悉福建亿榕信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司申请的专利一种基于LLM的电力领域智能问答方法、系统、设备和介质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：CN118277521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202410216625.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于LLM的电力领域智能问答方法、系统、设备和介质是由李年勇;王秋琳;宋立华;丘志强;张垚设计研发完成，并于2024-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LLM的电力领域智能问答方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LLM的电力领域智能问答方法、系统、设备和介质，其中方法包括：S1：通过对电力领域各类文档读取得到文本内容，经过文本切分得到文本内容块，构建并保存文档的上下文关联信息，利用向量模型对文本内容块向量化，将文本内容块和词向量保存至向量数据库；S2：根据用户问题进行多路召回和检索汇总，并对检索到的文档进行文档重排；S3：根据多路召回阶段重排得到的top1文档的上下文关联信息，利用上下文检索器，找到该文档的上下文文档记录，并合并成完整文档；S4：将合并的完整文档内容和用户问题结合Prompt输入LLM模型进行问题回答。本发明克服了基于语义的检索方式的限制，提供更准确全面且适应性强的智能问答解决方案。

本发明授权一种基于LLM的电力领域智能问答方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于LLM的电力领域智能问答方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过对电力领域各类文档进行读取解析得到文本内容，经过文本切分得到均匀的文本内容块，构建并保存文档的上下文关联信息，利用向量模型对文本内容块进行逐个向量化，得到文本词向量，将文本内容块和文本词向量保存至向量数据库中以构建本地知识库； S2：根据用户输入的问题，进行多路召回和检索汇总，并对检索到的文档进行文档重排； S3：根据多路召回阶段重排得到的top1文档的上下文关联信息，利用上下文检索器，找到该文档的上下文文档记录，并将其合并成完整文档； S4：将合并的完整文档内容和用户问题结合Prompt输入LLM模型进行问题回答； 所述步骤S1具体为： S11：对电力领域各类文档进行文本抽取与文本切分得到文本内容块，并保存文本切分后的文档上下文关联信息； S12：将文本切分后的文本内容块与摘要总结Prompt输入LLM模型进行文本摘要信息生成； S13：将文本切分后的文本内容块与假设问题生成Prompt输入LLM模型进行假设性问题信息生成； S14：通过向量模型对步骤S11、S12、S13中的文本内容块、文本摘要信息与假设性问题信息进行向量化； S15：将以上步骤生成的文档上下文关联信息、文本内容块、文本摘要信息、假设性问题信息、文本内容块词向量、文本摘要词向量与假设性问题词向量存储至Elasticsearch向量数据库中； 所述步骤S2具体为： S21：根据用户输入的问题进行假设性问题向量检索、文本摘要向量检索、文本内容块向量检索与ES全文检索； S22：利用用户问题和假设性问题信息在向量数据库中进行向量检索，该路检索要求相似度分数需达到0.90，设置召回top1文档； S23：利用用户问题和文本摘要信息在向量数据库中进行向量检索，该路检索要求相似度分数需达到0.80，设置召回top3文档； S24：利用用户问题和文本内容块在向量数据库中进行向量检索，该路检索要求相似度分数需达到0.80，设置召回top3文档； S25：利用用户问题对文本内容字段进行ES全文检索，该路检索要求相似度分数需达到0.80，设置召回top3文档； S26：合并步骤S22、S23、S24、S25四路检索召回的top10文档列表，利用重排模型进行文档重排，最后得到排序后的文档列表。

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