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龙图腾网获悉上海力山生物医药有限公司申请的专利一种基于知识图谱和大模型的肠道微生物智能问答系统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：CN119226487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202411735666.1，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于知识图谱和大模型的肠道微生物智能问答系统是由张润;朱超宇设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱和大模型的肠道微生物智能问答系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于知识图谱和大模型的肠道微生物智能问答系统，已构建的科茵肠道微生物知识库，调用可用的LLM，基于GraphRAG技术，实现肠道微生物领域的智能问答。在肠道微生物智能问答系统中，问答的知识丰富程度得到了显著提升。通过结合知识图谱和大语言模型LLM，系统不仅能提供直接的知识点，还能补充上下文、背景信息和多层次的科学解释，使得答案内容更为丰富和全面。

本发明授权一种基于知识图谱和大模型的肠道微生物智能问答系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱和大模型的肠道微生物智能问答系统，包括如下步骤， 1接受用户的查询后通过对话上下文调取用户近期对话记录进行重写查询并分析，返回一个由LangChain框架中StrOutputParser来执行输出重写后的查询字符串； 2接收重写后的查询字符串，基于查询的结构、涉及的实体数量，使用LangChain框架中的ChatOllama接口调用大语言模型LLM分析重写后的查询的复杂性，如果查询是一个复杂问题，将其拆解为多个简单问题；如果是一个简单问题，则直接返回该问题；最终返回一个包含一个或多个查询问题的列表，每个问题作为列表的一个项； 3提取头实体和尾实体,接收生成的问题列表，对每个问题识别使用ChatOllama接口调用LLM，识别其中的头实体和尾实体，如果某个简单问题的头实体或尾实体无法识别，调用网络搜索工具对该问题进行搜索，并将搜索结果作为补充上下文传递给LLM重新生成头尾实体； 4判断实体分类，对提取到的头实体和尾实体对列表，基于预定义的知识图谱分类项，用由ChatOllama调用的LLM对每对头尾实体进行分类映射；如果其中一个实体是一个类别或者语义上表达的某个类别，采用所对应的不同方法进行标记，从而能够区分出类别实体和具体实体；将每对头尾实体及其对应的分类信息汇总，返回两个嵌套列表，一个是头尾实体对的列表，另一个是每对实体的分类列表； 5搜索：针对具体实体进行关键词搜索和或嵌入搜索，使用关键词匹配在知识图谱中查找，若关键词匹配成功则保留该实体并跳过嵌入搜索，若匹配失败则执行嵌入搜索，嵌入搜索采用模型进行相似实体匹配；针对类别实体跳过关键词搜索和嵌入搜索，仍继续对该实体对的其他实体进行搜索； 6定义查询参数：根据不同的实体分类定义最大跳数hop和路径数： 生成Cypher查询：使用这些参数和实体对的分类信息，通过预先编写的prompt调用LLM生成Cypher查询； 处理类别标签实体：若头尾实体对中的一方是带*标记的类别标签，则在生成Cypher查询时，将该类别标签作为匹配条件；若尾实体是类别标签Drug*，则Cypher查询将针对具体的头实体，而尾实体可以是该类别中的任意值； 7执行查询并整合结果：通过neo4j库的GraphDatabase类连接到知识图谱，逐一执行上一步生成的Cypher查询语句，将每个查询在Neo4j中的查询结果整合为统一的字符串或结构化数据； 8将整合的查询结果和用户的原始查询作为上下文，传递给LLM通过Langchain的StrOutputParser模块，生成最终的输出回答。

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