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龙图腾网获悉江苏上古科技有限公司申请的专利基于大模型的多模态智能问数与图表生成系统及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：CN121501832B 。

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：202610042492.3，技术领域涉及：G06F16/2452；该发明授权基于大模型的多模态智能问数与图表生成系统及方法是由沈智;王娜;刘立坤设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的多模态智能问数与图表生成系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的多模态智能问数与图表生成系统及方法，涉及大数据分析技术领域，本发明通过调取历史智能问数服务日志分析，解析提取完整结构化数据库查询语句，馈剔除无效日志后通过解析关联分析关键词与SQL核心元素的对应关系，并利用大模型解析用户多模态问数请求，创建缓存区匹配映射集合执行查询并存储结果通过缓存提升响应速度，改善答非所问和响应滞后的缺陷；结合时间衰减加权算法分析提取关联关键词，经交叉验证筛选数据更新缓存区，调取结果渲染可视化图表，实现用户深层数据需求递进式挖掘，解决无法动态适配业务逻辑、难支撑深度洞察的问题，满足企业即时洞察需求，减少用户反复调整查询的麻烦。

本发明授权基于大模型的多模态智能问数与图表生成系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的多模态智能问数与图表生成方法，其特征在于：所述多模态智能问数与图表生成方法包括以下步骤： 步骤S1、通过智能问数的后端服务API接口调取历史智能问数服务日志，并对历史智能问数服务日志进行数据库查询语句提取，基于提取的数据库查询语句分析得到对应关键词，根据数据库查询语句和关键词结合用户反馈结果进行数据筛选； 步骤S2、根据筛选得到的全部数据进行关联分析，并根据关键词和关联分析结果进行映射存储，构建得到智能问数关键词映射集合； 步骤S3、对用户发起智能问数的访问请求通过场景优化大模型进行解析，并对解析得到的数据进行数据清洗后利于自然语言处理技术处理，得到用户发起智能问数的需求关键词； 步骤S3-1、接收用户发起的智能问数访问请求，所述访问请求表示为多模态数据，包括前端访问请求提交的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；将访问请求输入场景优化大模型，通过大模型内置的语义解析模块对访问请求进行上下文语义识别、歧义消除及核心信息提取，得到解析后的原始数据； 步骤S3-2、对解析得到的原始数据执行数据清洗操作，具体包括去除冗余字符、修正格式错误和补全缺失的关键信息片段；将清洗后的数据输入自然语言处理模块，执行分词、词性标注及实体识别，提取与智能问数需求直接关联的词汇，作为用户发起智能问数的需求关键词； 步骤S4、创建需求关键词查询缓存区，并基于智能问数的需求关键词结合智能问数关键词映射集合对数据库进行数据查询，并将查询结果存储至需求关键词查询缓存区； 步骤S5、基于步骤S1获取的历史智能问数服务日志分析，结合时间衰减加权算法设置查询结果的多维度特征权重；对需求关键词查询缓存区进行多维度特征提取并结合多维度特征权重计算需求关键词组合的匹配度，记为关键词关联匹配度；利用关键词关联匹配度提取关联关键词，基于关联关键词结合智能问数关键词映射集合通过交叉验证筛选关联关键词的查询数据，将交叉验证筛选后的查询数据更新至需求关键词查询缓存区，根据数据库查询语句访问需求关键词查询缓存区，并将查询结果渲染至前端生成可视化图表。

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