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龍圖騰網(wǎng)獲悉先進操作系統(tǒng)創(chuàng)新中心(天津)有限公司申請的專利面向軟硬件監(jiān)控運維的大模型圖檢索增強系統(tǒng)的執(zhí)行方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120386898B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510890611.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/901；該發(fā)明授權(quán)面向軟硬件監(jiān)控運維的大模型圖檢索增強系統(tǒng)的執(zhí)行方法是由高巍;田家豪;吳旭;張勇軍;孫盛勇設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本面向軟硬件監(jiān)控運維的大模型圖檢索增強系統(tǒng)的執(zhí)行方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及智能運維技術(shù)領(lǐng)域，具體為面向軟硬件監(jiān)控運維的大模型圖檢索增強系統(tǒng)的執(zhí)行方法，包括：步驟S1：輸入故障信息至圖檢索增強系統(tǒng)；步驟S2：圖譜構(gòu)建與更新模塊接收并處理故障信息，生成三元組，并寫入到運維故障知識圖譜中；步驟S3：將故障信息輸入至圖檢索增強模塊進行兩階段的過濾檢索，篩選出子圖信息；步驟S4：提示詞構(gòu)建模塊將故障信息及篩選的子圖信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的自然語言提示片段；步驟S5：推理生成模塊進行自然語言問答，生成故障分析結(jié)果。基于上述方案，執(zhí)行方法增強了知識推理和故障定位的適應(yīng)能力，并在確保精準度的同時，發(fā)揮了大語言模型的泛化推理能力，增強了實用價值。

本發(fā)明授權(quán)面向軟硬件監(jiān)控運維的大模型圖檢索增強系統(tǒng)的執(zhí)行方法在權(quán)利要求書中公布了：1.面向軟硬件監(jiān)控運維的大模型圖檢索增強系統(tǒng)的執(zhí)行方法，其特征在于，圖檢索增強系統(tǒng)包括圖譜構(gòu)建與更新模塊、圖檢索增強模塊、提示詞構(gòu)建模塊、推理生成模塊、流程解析模塊及流程執(zhí)行模塊；圖譜構(gòu)建與更新模塊用于構(gòu)建運維故障知識圖譜，并對運維故障知識圖譜進行更新；圖檢索增強系統(tǒng)用于對故障事件的故障信息進行執(zhí)行和處理； 圖檢索增強系統(tǒng)的執(zhí)行方法包括以下步驟： 步驟S1：輸入故障事件的故障信息至圖檢索增強系統(tǒng)； 步驟S2：圖譜構(gòu)建與更新模塊接收并處理故障事件的故障信息，生成三元組，將三元組寫入到運維故障知識圖譜中，進行運維故障知識圖譜的更新； 步驟S3：將故障信息輸入至圖檢索增強模塊；圖檢索增強模塊基于運維故障知識圖譜進行兩階段的過濾檢索，篩選出與故障信息對應(yīng)的子圖信息； 步驟S4：提示詞構(gòu)建模塊將故障信息及篩選的子圖信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的自然語言提示片段； 步驟S5：推理生成模塊調(diào)用大語言模型結(jié)合結(jié)構(gòu)化的自然語言提示片段進行自然語言問答，生成故障分析結(jié)果； 步驟S3包括以下步驟： 步驟S31：圖檢索增強模塊將故障信息構(gòu)建為圖結(jié)構(gòu)查詢語句，然后使用圖嵌入模型將圖結(jié)構(gòu)查詢語句轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的查詢向量； 步驟S32：圖檢索增強模塊將運維故障知識圖譜中預(yù)定義的子圖轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的向量子圖； 步驟S33：圖檢索增強模塊基于語義相似公式計算結(jié)構(gòu)化的查詢向量與結(jié)構(gòu)化的向量子圖之間的語義相似度，并基于第一閾值對結(jié)構(gòu)化的向量子圖進行初篩，得到候選子圖，將候選子圖存儲在候選子圖集之中； 步驟S34：將候選子圖集中的候選子圖分別進行結(jié)構(gòu)模式抽取，得到各個候選子圖的結(jié)構(gòu)； 步驟S35：將各個候選子圖的結(jié)構(gòu)與預(yù)定義的模板結(jié)構(gòu)基于結(jié)構(gòu)匹配公式進行結(jié)構(gòu)匹配評分，并基于第二閾值進行精篩，得到最終的子圖集合；最終的子圖集合即為與故障信息對應(yīng)的子圖信息。

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