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龙图腾网获悉北京壹心壹翼科技有限公司申请的专利基于大模型的保险条款知识库自维护方法、系统及设备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：CN120975207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511499831.2，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于大模型的保险条款知识库自维护方法、系统及设备是由戚洪标;张盼;李加纬设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的保险条款知识库自维护方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大模型的保险条款知识库自维护方法、系统及设备，涉及数据处理技术领域。所述方法包括：获得关联切分条款片段集合；进行向量转换，并存储至云端数据库中，获得向量化云知识库；当向量化云知识库接收到用户检索请求后，通过二级检索机制进行知识库条款优先级调整，获得更新向量云知识库；基于更新向量云知识库对用户检索请求进行响应，获得条款片段检索结果；将Prompt构建结果和条款片段检索结果输入基于RAG增强生成技术构建的大语言模型进行检索增强生成，获得目标检索解读分析结果。解决了现有技术中保险条款知识库维护效率低、检索准确性差的技术问题，达到了提高保险条款知识库自维护效率和检索准确性的技术效果。

本发明授权基于大模型的保险条款知识库自维护方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.基于大模型的保险条款知识库自维护方法，其特征在于，所述方法包括： 通过语义切分对超长文本数据进行片段切分，并对每个切分条款片段关联原始条款数据，获得关联切分条款片段集合； 对所述关联切分条款片段集合利用语义嵌入器进行向量转换，并将其存储至云端数据库中，获得向量化云知识库； 当所述向量化云知识库接收到用户检索请求后，通过二级检索机制进行知识库条款优先级调整，获得更新向量云知识库； 基于所述更新向量云知识库对所述用户检索请求进行响应，获得条款片段检索结果； 将Prompt构建结果和条款片段检索结果输入基于RAG增强生成技术构建的大语言模型进行检索增强生成，获得目标检索解读分析结果； 其中，将Prompt构建结果和条款片段检索结果输入基于RAG增强生成技术构建的大语言模型进行检索增强生成，获得目标检索解读分析结果，包括： 基于所述用户检索请求进行查询意图解析，根据获得的查询意图解析特征对Prompt模板库进行匹配构建，获得Prompt构建结果； 利用所述大语言模型对所述Prompt构建结果和条款片段检索结果进行检索增强生成，获得目标检索解读分析结果； 其中，基于所述用户检索请求进行查询意图解析，根据获得的查询意图解析特征对Prompt模板库进行匹配构建，获得Prompt构建结果，包括： 获取历史查询意图解析特征集合、历史用户反馈评分集合和历史Prompt提示集合； 对所述历史查询意图解析特征集合进行同类聚合，获得多个聚合历史查询意图解析特征集合； 基于所述多个聚合历史查询意图解析特征集合对所述历史Prompt提示集合进行映射聚合，获得多个映射聚合Prompt提示集合； 基于所述历史用户反馈评分集合对所述多个映射聚合Prompt提示集合进行代表性筛选，获得多个Prompt提示模板； 对所述多个聚合历史查询意图解析特征集合进行原型抽取，获得多个查询意图解析特征原型； 对所述多个Prompt提示模板和多个查询意图解析特征原型进行映射关联，构建所述Prompt模板库； 其中，对所述多个聚合历史查询意图解析特征集合进行原型抽取，获得多个查询意图解析特征原型，包括： 对所述多个聚合历史查询意图解析特征集合分别进行集合内两两聚合历史查询意图解析特征相似度识别，获得多个两两聚合历史查询意图解析特征相似度集合； 基于所述多个两两聚合历史查询意图解析特征相似度集合，将所述多个聚合历史查询意图解析特征集合中所关联的两两聚合历史查询意图解析特征相似度均值的最大值对应的聚合历史查询意图解析特征作为原型，获得多个查询意图解析特征原型。

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