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龙图腾网获悉云和恩墨(北京)信息技术有限公司申请的专利一种基于GraphRAG的智能问答方法、系统、设备及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：CN119988572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510466849.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于GraphRAG的智能问答方法、系统、设备及介质是由冯恩宝;郭靖;梅仕吉;石海;陶泽胤;易岚设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GraphRAG的智能问答方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提出的一种基于GraphRAG的智能问答方法、系统、设备及介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：通过意图挖掘模型对查询文本进行意图挖掘，得到查询实体；根据查询实体对预构建的知识图谱数据库进行查询，得到相关子图信息；其中，知识图谱数据库基于至少一个章节块以及预设的向量数据库文件中与章节块关联的章节块向量构建得到，向量数据库文件基于多个章节块构建得到；根据查询文本进行向量化后的向量对预构建的社区总结向量数据库进行检索，得到相关社区总结信息；通过答案生成模型对查询文本、相关子图信息和相关社区总结信息进行答案生成，得到目标答案。综上所述，本申请能够提高需要跨章节、跨文档进行查询的查询请求的回答的准确性。

本发明授权一种基于GraphRAG的智能问答方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于GraphRAG的智能问答方法，其特征在于，所述方法包括： 获取查询文本； 通过预训练的意图挖掘模型中的意图识别模块，对查询文本进行意图识别，得到初始意图；其中，所述意图识别模块是基于Transformer架构的大规模语言模型； 通过所述意图挖掘模型中的查询改写模块，根据所述初始意图和所述查询文本的上下文逻辑对所述查询文本进行动态改写，得到标准查询文本； 通过所述意图挖掘模型中的实体识别模块，对所述标准查询文本进行实体识别，得到初始查询实体； 通过所述意图挖掘模型中的整合匹配模块，对所述初始意图和所述初始查询实体进行关联，得到查询实体； 通过所述意图挖掘模型中的迭代验证模块，对所述初始意图、所述标准查询文本、所述查询实体进行对齐，得到查询意图信息；其中，所述查询意图信息包括查询实体； 对多个文档进行切块处理，得到多个章节块； 根据多个所述章节块各自的章节块向量，构建得到向量数据库文件； 根据每一所述章节块对所述向量数据库文件中的章节块向量进行相似度检索，得到关联章节块； 将所述章节块与所述关联章节块进行组合，得到章节组合数据； 根据所述章节组合数据构建知识图谱； 将所述知识图谱储存到初始图数据库，得到知识图谱数据库； 根据所述查询实体对预构建的知识图谱数据库进行查询，得到相关子图信息；其中，所述知识图谱数据库基于至少一个章节块以及预设的向量数据库文件中与所述章节块关联的章节块向量构建得到，所述向量数据库文件基于多个章节块构建得到，所述多个章节块属于两个以上文档； 根据所述查询文本进行向量化后的向量对预构建的社区总结向量数据库进行检索，使用余弦相似度方法召回相似度大于0.8的社区总结，得到相关社区总结信息； 通过预训练的答案生成模型对所述查询文本、所述相关子图信息和所述相关社区总结信息进行答案生成，得到目标答案。

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