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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于知识图谱检索增强生成的智能中医辅诊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：CN119170258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411344767.6，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于知识图谱检索增强生成的智能中医辅诊系统是由陈琪;倪林设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱检索增强生成的智能中医辅诊系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱检索增强生成的智能中医辅诊系统，所述系统包括知识库和在线推理模块，知识库包括向量知识库和图谱知识库，图谱知识库是通过大语言模型LLM对中医原始文本数据集进行知识抽取与实体识别而得到的；将图谱知识库里的实体向量化得到向量知识库；在线推理模块采用大语言模型LLM对用户问题进行命名实体识别，得到与中医相关的实体，在图谱知识库里查询包含最相关的实体的三元组，将查询得到的三元组作为已知知识，与用户问题拼接在一起作为提示词输入给大语言模型LLM。上述系统以专业中医知识为知识库，以大模型为知识整理与总结的工具，通过人机交互的方式对用户的需求进行精准识别。

本发明授权一种基于知识图谱检索增强生成的智能中医辅诊系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱检索增强生成的智能中医辅诊系统，其特征在于，所述系统包括知识库和在线推理模块，其中： 所述知识库包括向量知识库和图谱知识库，图谱知识库是大语言模型LLM通过提示工程对中医原始文本数据集进行知识抽取与实体识别而得到的； 其中，共包含13类实体：药品、药物成分、疾病、症状、证候、疾病分组、食物、食物分组、人群、药品分组、药物剂型、药物性味和中药功效； 大语言模型LLM根据原始文本语料中相关实体之间的关系，输出三元组列表，三元组列表中每个元素包括一个实体、另一个实体以及两个实体之间的关系； 然后使用微调后的M3E-large向量嵌入模型，将所述图谱知识库里的实体向量化，并使用近似近邻搜索算法ANN对向量进行聚类，以加快向量检索速度，最终得到向量知识库；其中，M3E-large是一种通用型向量嵌入模型； 所述在线推理模块采用大语言模型LLM对用户问题进行命名实体识别，得到与中医相关的实体，使用微调后的M3E-large向量嵌入模型对提取出的中医相关实体进行向量化，再与所述向量知识库中的向量进行余弦相似度查询，得到与所述用户问题中的疾病最相关的topK个实体；然后在所述图谱知识库里查询包含这些实体的所有三元组，将这些三元组进行多尺度排序，将得分靠前的三元组作为已知知识，与用户问题拼接在一起作为指令输入给大语言模型LLM，由大语言模型LLM输出对应的查询结果； 其中，在所述在线推理模块的筛选三元组环节中，使用多尺度融合打分的方法，利用不同特征融合后的分数排序，筛选出得分靠前的三元组； 其中，通过计算用户问题中的中医相关实体与向量知识库中的实体的余弦相似度距离，找到距离最小的topK个实体，然后在图谱知识库中，找到包含这些实体的三元组，定义为候选三元组； 将候选三元组拼接成句后，用微调后的M3E-large模型做向量化，与同样向量化后的用户问题求余弦相似度，余弦相似度结果即为三元组的最初得分； 根据三元组包含的实体类型不同，该三元组的得分也会乘以不同的权重，当用户问题包含人群实体、证候实体、症状实体时，那么包含这三种实体的三元组得分权重也会降低； 最后按三元组得分从小到大排序，删去得分排名后25%的三元组即可完成检索； 将检索得到的三元组拼接成句作为可供大语言模型回复用户问题的已知知识，与用户问题拼接在一起作为指令输入给大语言模型LLM，由大语言模型LLM输出对应的回答。

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