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龙图腾网获悉贵州大学;贵州优联博睿科技有限公司申请的专利基于逻辑树推理的增强型LLM-RAG多跳问答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：CN121212348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511388392.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于逻辑树推理的增强型LLM-RAG多跳问答方法是由李晖;张祥瑞;陈攀峰;闵圣天;夏圣杰设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于逻辑树推理的增强型LLM-RAG多跳问答方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于逻辑树推理的增强型LLM‑RAG多跳问答方法，属于新一代信息技术领域，包括以下步骤：向计算机系统输入多跳问答问题；计算机系统调用预训练大语言模型LLM，将所述多跳问答问题递归分解为层级化逻辑树，所述逻辑树的每个节点包含子问题及对应的假设答案；基于各节点子问题及假设答案，从结构化知识源Wikidata执行图像检索，从非结构化知识源Wikipedia执行文本检索，获取对应证据；遍历逻辑树，通过LLM验证各节点假设答案与证据的一致性，若矛盾则重构对应子树，动态修正推理路径；整合验证后的逻辑树节点信息，输出多跳问答问题的准确答案。

本发明授权基于逻辑树推理的增强型LLM-RAG多跳问答方法在权利要求书中公布了：1.一种基于逻辑树推理的增强型LLM-RAG多跳问答方法，其特征在于，包括以下步骤： 向部署有预训练大语言模型LLM和检索软件组件的计算机系统输入多跳问答问题； 计算机系统调用LLM，将所述多跳问答问题递归分解为层级化逻辑树，所述逻辑树的每个节点包含子问题及对应的假设答案； 基于各节点子问题及假设答案，从结构化知识源Wikidata执行图像检索，从非结构化知识源Wikipedia执行文本检索，获取对应证据； 遍历逻辑树，通过LLM验证各节点假设答案与证据的一致性，若矛盾则重构对应子树，动态修正推理路径； 整合验证后的逻辑树节点信息，输出多跳问答问题的准确答案； 所述从结构化知识源Wikidata执行图像检索的实体链接步骤包括： 采用Relik-Entity-Linking-Large模型获取第一候选实体集 通过LLM-NER系统提取问题中的实体，调用WikidataAPI获取第二候选实体集 合并以上两个候选实体集并输入LLM筛选，得到Top-3相关实体 并且，所述LLM筛选以实体与子问题的语义关联度为依据； 所述从结构化知识源Wikidata执行图像检索的关系链接采用LLM-based方式：基于筛选后的实体，检索Wikidata中以这些实体为头尾节点的所有一跳关系，形成集合；将与对应子问题输入LLM，筛选出Top-3相关关系： 所述筛选结合关系与子问题的逻辑关联性，若采用denseretrieval方式，则预存关系嵌入向量，通过余弦相似度从实体子图中匹配关系；所述从非结构化知识源Wikipedia执行文本检索时，基于筛选后的实体，调用WikipediaAPI获取对应文章，按300token拆分长于阈值的段落，生成格式索引； 并且，采用Nv-Embed-V2模型将子问题、假设答案及文本片段分别嵌入为向量； 以及，通过余弦相似度检索Top-3相似片段，向量存储于ChromaDB，所述余弦相似度检索以文本片段与子问题、假设答案的综合语义相似度为依据。

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