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龍圖騰網獲悉深圳市法本信息技術股份有限公司申請的專利用戶問答方法、裝置、設備、介質以及產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119204208B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411122129.X，技術領域涉及：G06N5/04；該發明授權用戶問答方法、裝置、設備、介質以及產品是由何流紅;龍榜;周明振;賀濤;許剛設計研發完成，并于2024-08-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本用戶問答方法、裝置、設備、介質以及產品在說明書摘要公布了：本申請公開了一種用戶問答方法、裝置、設備、介質以及產品，涉及人工智能領域，方法包括：接收用戶的提問信息，所述提問信息包括文本、音頻以及圖像中的一種或多種；基于所述提問信息，通過預先構建的問答模型進行文本生成，得到問答文本，其中，所述問答模型基于預設的多模態模型、向量索引以及大語言模型LLM構建得到。由此，對接收多種類型的用戶提問，例如文本、音頻以及圖像，隨后將提問信息輸入預先由多模態模型、向量索引以及大語言模型LLM構建得到的問答模型進行文本生成，得到問答文本，解決了現有技術中問答模型無法對多種類型的信息如圖像、音頻以及文本等內容進行理解，導致回答效果不好的問題，提高了用戶問答的準確性。

本發明授權用戶問答方法、裝置、設備、介質以及產品在權利要求書中公布了：1.一種用戶問答方法，其特征在于，所述方法包括： 接收用戶的提問信息，所述提問信息包括文本、音頻以及圖像中的一種或多種； 基于所述提問信息，通過預先構建的問答模型進行文本生成，得到問答文本，其中，所述問答模型基于預設的多模態模型、向量索引以及大語言模型LLM構建得到； 其中，所述基于所述提問信息，通過預先構建的問答模型進行文本生成，得到問答文本的步驟之前，所述方法還包括： 獲取預訓練數據集，所述預訓練數據集包括圖像數據集、文本數據集以及音頻數據集中的一種或多種； 通過所述多模態模型對所述預訓練數據集進行解析，得到所述預訓練數據集的結構化文本，并基于所述結構化文本構建得到向量索引； 其中，所述基于所述結構化文本構建得到向量索引的步驟包括： 基于預設的格式對所述結構化文本進行切分，得到切分結果； 通過所述切分結果生成文本摘要，并根據所述切分結果以及文本摘要對所述結構化文本進行模塊化，得到文本體系； 通過向量模型對所述結構化文本進行向量轉換，得到文本向量，并基于所述文本向量以及文本體系構建得到向量索引； 通過所述向量索引、多模態模型以及LLM構建得到問答模型； 其中，所述基于所述提問信息，通過預先構建的問答模型進行文本生成，得到問答文本的步驟包括： 通過所述多模態模型解析所述提問信息得到用戶提問文本； 對所述用戶提問文本進行向量轉換得到提問文本向量； 基于所述提問文本向量，通過所述向量索引進行向量檢索，得到檢索結果； 根據所述檢索結果，通過所述LLM以及預設的知識庫生成問答文本； 其中，所述根據所述檢索結果，通過所述LLM以及預設的知識庫生成問答文本的步驟包括： 通過所述LLM對所述檢索結果中的文本片段進行評估，得到第一評估結果，所述第一評估結果包括與所述檢索結果相關的文本片段； 通過所述多模態模型對所述檢索結果中的圖片片段進行評估，得到第二評估結果，所述第二評估結果包括與所述檢索結果中的圖片片段相關的文本片段以及圖片片段； 基于所述第一評估結果以及第二評估結果輸出最終評估結果，并根據所述最終評估結果以及所述知識庫，通過所述LLM進行文本生成，得到問答文本。

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