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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于图谱检索增强生成与数字飞行规则的低空飞行智能决策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：CN120804343B 。

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：202511281104.9，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于图谱检索增强生成与数字飞行规则的低空飞行智能决策方法是由陈波;姜柄南;刘健;张亚民;孔庆磊;聂开宇设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图谱检索增强生成与数字飞行规则的低空飞行智能决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于图谱检索增强生成与数字飞行规则的低空飞行智能决策方法。首先，对数字飞行规则DFR文本预处理及翻译，通过大语言模型抽取实体及关系，构建结构化知识图谱并存储于向量数据库。其次，分三次循环调用大模型：第一次调用优化提示词生成模板，第二次调用基于模板解析DFR文本完成图谱构建，第三次调用结合图谱检索能力执行低空飞行任务的合规性验证与航线智能决策。此外，当空域规则变更或有临时通告时，通过向知识图谱插入新节点或修改边属性，实现知识实时更新。该方法通过图谱检索增强生成GraphRAG与DFR结合，提升大模型决策的可解释性、准确性与动态适应性，解决低空环境下的复杂决策问题。

本发明授权一种基于图谱检索增强生成与数字飞行规则的低空飞行智能决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图谱检索增强生成与数字飞行规则的低空飞行智能决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建数字飞行规则知识图谱：基于数字飞行规则DFR文本，通过大语言模型抽取实体及实体间关系，构建结构化知识图谱，并将所述知识图谱存储于向量数据库； S2、分阶段循环调用大语言模型进行决策支持： 第一次调用：执行提示词优化工程，生成包含任务目标描述及输出格式示例的提示词模板； 第二次调用：基于优化后的提示词模板，驱动大语言模型对所述DFR文本进行结构化解析，完成实体抽取、关系识别及知识图谱构建；所述第二次调用具体包括：将所述第一次调用生成的优化提示词模板与完整的预处理后DFR文本共同输入大语言模型；驱动大语言模型识别并抽取每个单元中的实体；驱动大语言模型分析实体间关系，并将文本单元与识别出的关系进行语义绑定；基于抽取的实体及绑定的关系，创建图谱节点及边，形成初始知识图谱； 第三次调用：结合所述知识图谱的检索增强能力，驱动大语言模型执行低空飞行任务的合规性验证与航线智能决策；所述第三次调用具体包括：将当前低空飞行任务信息输入大语言模型；结合所述知识图谱进行检索增强：从知识图谱中检索匹配的规则片段、相关实体及其合规约束条件；驱动大语言模型基于检索增强结果进行推理决策； S3、动态更新：响应空域规则变更或临时通告，通过向所述知识图谱插入新节点或修改边属性，实现知识的实时更新。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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