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龍圖騰網獲悉廣州語義科技有限公司申請的專利一種融合大語言模型和知識圖譜的多輪知識引導問答方法、系統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：CN120069068B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510126681.4，技術領域涉及：G06N5/04；該發明授權一種融合大語言模型和知識圖譜的多輪知識引導問答方法、系統是由胡也;歐百茂設計研發完成，并于2025-01-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合大語言模型和知識圖譜的多輪知識引導問答方法、系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合大語言模型和知識圖譜的多輪知識引導問答方法、系統，該方法包括：S1、構建知識圖譜；S2、檢索與澄清；S3、標簽抽取與問題分類；S4、場景引導與動態檢索；S5、答案生成與格式化輸出。本發明旨在解決復雜政策與法規問答中的模糊問題，提升用戶需求解析的精確度與回答的全面性。該方法以知識圖譜為核心，通過構建涵蓋一級事項、二級事項、場景類別及關鍵詞節點的分層結構，提供多路徑的語義解析與問題引導能力。結合預訓練大語言模型強大的語義理解和生成能力，系統能夠動態追蹤用戶輸入中的上下文信息，沿知識圖譜不同路徑迭代訪問相關節點，逐步澄清用戶意圖。

本發明授權一種融合大語言模型和知識圖譜的多輪知識引導問答方法、系統在權利要求書中公布了：1.一種融合大語言模型和知識圖譜的多輪知識引導問答方法，其特征在于包括： S1、構建知識圖譜：對輸入的文檔內容進行語義解析與層次化處理，提取并標注文檔中的一級事項、二級事項、場景類別、相關關鍵詞以及對應知識的問題和答案；通過實體對齊與關系抽取模塊，將提取內容構建為具有分層結構的知識圖譜； S2、檢索與澄清：基于用戶輸入，通過預訓練大語言模型進行語義解析，結合步驟S1構建的知識圖譜及知識庫執行混合檢索，若檢索結果不明確則觸發澄清流程； 基于步驟S1的知識圖譜節點及關系，生成澄清問題： 1）若一級事項未明確，首先將檢索所有一級標簽事項和目前按照事實得到的知識圖譜，通過預訓練大語言模型生成針對的澄清問題； 2）若二級事項未明確，首先將檢索所有二級標簽事項和目前按照事實得到的知識圖譜，通過預訓練大語言模型生成針對的澄清問題； 3）若關鍵詞集合不完整，生成針對關鍵詞的澄清問題； S3、標簽抽取與問題分類：通過標簽抽取模塊從步驟S2的用戶輸入中提取一級事項、二級事項、場景類別及關鍵詞，并根據提取結果分類處理問題； 分類處理問題的具體過程為： 分類規則： 根據提取的標簽信息，將用戶問題劃分為以下類別： 1）直接回答型：標簽提取完整且明確，直接匹配知識圖譜或檢索文檔中的答案； 2）澄清需求型：標簽提取不完整，需要進一步澄清； 3）動態檢索型：標簽明確，但需要結合場景類別和關鍵詞進行細化檢索； 分類輸出： 根據分類結果，調整后續流程： 1）對直接回答型，進入檢索增強生成模塊生成答案； 2）對澄清需求型，返回步驟S2，進入澄清問答流程補充缺失信息； 3）對動態檢索型，結構體，包括一級事項、二級事項、場景類別及關鍵詞，作為步驟S4場景引導的輸入，執行場景引導與動態檢索； S4、場景引導與動態檢索：基于步驟S1構建的知識圖譜以及步驟S3已提取的標簽信息，確定場景類別的細節，動態生成檢索條件，對知識庫進行進一步精確查詢； S5、答案生成與格式化輸出：結合步驟S1~S4獲取的上下文信息，通過檢索增強生成模塊，利用預訓練大語言模型生成答案，并通過格式化模塊優化答案輸出。

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