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龙图腾网获悉青岛海尔乐信云科技有限公司申请的专利融合自然语言大模型的知识库检索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：CN121168677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511724688.2，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权融合自然语言大模型的知识库检索方法是由李边芳;耿晓娜;周家文;王亮;王莅文;栾晓伟;薛泽臣;王维明设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合自然语言大模型的知识库检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了融合自然语言大模型的知识库检索方法，涉及人工智能技术领域；包括以下步骤：步骤1：构建知识表示结构，知识表示结构包括基于知识片段、实体标识和主题标签的知识库超图，以及记录了知识片段的稠密向量的稠密向量索引；步骤2：解析用户输入的原始自然语言查询，并基于原始自然语言查询在知识库超图中匹配得到起始节点集合；步骤3：在知识库超图上，以确定候选知识片段集合及对应的多视角局部语义摘要；步骤4：调用自然语言大模型，并基于目标知识片段集合生成检索答案。本发明能够显著提升知识检索的准确性、覆盖性和可解释性。

本发明授权融合自然语言大模型的知识库检索方法在权利要求书中公布了：1.融合自然语言大模型的知识库检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建知识表示结构，知识表示结构包括基于知识片段、实体标识和主题标签的知识库超图，以及记录了知识片段的稠密向量的稠密向量索引； 步骤2：解析用户输入的原始自然语言查询，生成多视角查询表示，并基于原始自然语言查询在知识库超图中匹配得到起始节点集合，所述多视角查询表示包括语义视角稠密向量表示、实体视角稠密向量表示和推理视角稠密向量表示； 步骤3：在知识库超图上，基于起始节点集合和多视角查询表示，执行多视角超图语义扩散聚合算法，以确定候选知识片段集合及对应的多视角局部语义摘要； 所述执行多视角超图语义扩散聚合算法，包括初始化与扩散子步骤；还包括计算多视角相似度等级的子步骤，具体包括：对于初始化与扩散子步骤中得到的每一新节点候选，计算多视角相似度等级；还包括计算结构关联等级的子步骤，具体包括：根据新节点候选与起始节点集合之间在知识库超图中的连接情况生成结构关联等级；还包括对新节点候选进行筛选与分组的子步骤，具体包括：当语义视角等级不小于2且实体视角等级不小于1且推理视角等级不小于1时，将新节点候选加入候选节点集合，同时记录新节点候选的语义视角等级、实体视角等级、推理视角等级和结构关联等级；当实体视角等级不小于2且结构关联等级不小于2时，将新节点候选同时加入候选节点集合和下一层激活节点临时集合；当语义视角等级不小于2且结构关联等级不小于2时，将新节点候选加入下一层激活节点临时集合；还包括扩散迭代与排序子步骤，具体包括：将当前扩散层结束时得到的下一层激活节点临时集合替换激活节点集合，将扩散层数计数值加1，当激活节点集合为空或者扩散层数计数值大于3时停止扩散；在扩散结束后，对候选节点集合中记录的所有知识片段节点按照以下规则排序：首先按照语义视角等级从高到低排序，当语义视角等级相同时，按照推理视角等级从高到低排序，当推理视角等级仍相同时，按照实体视角等级从高到低排序，当三个等级均相同时，按照结构关联等级从高到低排序，当四个等级完全相同时，按照语义视角相似度数值从高到低排序；按照排序结果依次取出前100个知识片段节点构成候选知识片段集合；还包括生成多视角局部语义摘要的子步骤，具体包括：对于候选知识片段集合中的每一知识片段节点，从知识库超图中读取与知识片段节点直接通过超边相连的其他知识片段节点；将知识片段节点对应的知识片段文本与其中最多3个相连知识片段对应的知识片段文本拼接，形成局部上下文文本；将局部上下文文本连同原始自然语言查询一起输入自然语言大模型；指示自然语言大模型生成3句局部语义说明，其中第1句用于描述与语义视角相关的局部内容，第2句用于描述与实体视角相关的局部内容，第3句用于描述与推理视角相关的局部内容；将3句局部语义说明作为多视角局部语义摘要与对应知识片段节点关联存储； 步骤4：调用自然语言大模型，对候选知识片段集合进行多视角融合排序，得到目标知识片段集合，并基于目标知识片段集合生成检索答案。

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