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龙图腾网获悉安徽省软件评测中心申请的专利一种基于AI的知识库更新方法及装置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：CN121256058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511413758.2，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于AI的知识库更新方法及装置是由季玮玮设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的知识库更新方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于AI的知识库更新方法及装置，涉及人工智能技术领域，解决现有技术存在知识库更新过程中因知识与业务场景、运行环境关联缺失，导致更新精准度不足的技术问题。该方法具体包括：获取新任务的上下文信息与执行步骤序列，并提取上下文信息与执行步骤序列的特征；基于上下文信息特征与执行步骤序列特征构建双维度知识库，并初始化双维度知识库；基于场景粗匹配与流程精匹配计算双维度相似度，根据双维度相似度筛选知识单元集合；基于筛选后的知识单元集合分情况动态更新双维度知识库；对更新后的双维度知识库进行索引维护与更新验证。本申请用于更新知识库。

本发明授权一种基于AI的知识库更新方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的知识库更新方法，其特征在于，包括： 获取新任务的上下文信息与执行步骤序列，并提取所述上下文信息与所述执行步骤序列的特征；所述上下文信息为用于描述新任务所属业务场景及运行环境的结构化与非结构化信息集合；所述执行步骤序列为为完成新任务而执行的、具有明确逻辑顺序的操作步骤集合； 提取所述上下文信息与所述执行步骤序列的特征，包括：对所述非结构化信息通过BERT模型提取文本特征向量，对结构化特征进行归一化；将所述文本特征向量与归一化后的结构特征通过拼接与线性变换生成场景特征向量；采用时序注意力LSTM模型，将执行步骤序列中每个操作步骤转换为步骤向量，输入LSTM模型得到时序隐状态序列；通过注意力机制计算各步骤的时序权重，将所述时序隐状态与对应权重加权求和，生成执行步骤序列的时序流程特征向量； 基于上下文信息特征与执行步骤序列特征构建双维度知识库，并初始化所述双维度知识库；所述双维度知识库中每个知识单元结构为，其中，为知识单元k的场景向量，为知识单元的时序流程向量，为知识单元k的时最后更新时间，为知识单元k的累计使用次数，为知识单元k的业务标签； 基于场景粗匹配与流程精匹配计算双维度相似度，根据所述双维度相似度筛选知识单元集合，包括：计算所述场景特征向量与双维度知识库中知识单元的场景向量的余弦相似度，筛选所述余弦相似度大于场景相似度阈值的第一知识单元集合进行场景粗匹配；基于时序流程特征向量与第一知识单元集合中每个知识单元的时序流程向量计算时序注意力相似度进行流程精匹配；基于所述场景粗匹配的余弦相似度与所述流程精匹配的时序注意力相似度进行加权求和计算所述双维度相似度，筛选所述双维度相似度大于双维度阈值的知识单元集合； 基于筛选后的知识单元集合分情况动态更新所述双维度知识库；所述情况包含无匹配知识、存在匹配知识、全知识库定期执行知识衰减判定； 对更新后的所述双维度知识库进行索引维护与更新验证。

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