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龙图腾网获悉神州医疗科技股份有限公司申请的专利一种结合功能函数和槽填充的大模型问答优化系统及方法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：CN119557410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510122166.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种结合功能函数和槽填充的大模型问答优化系统及方法是由王蕾;杨雅婷;周文仲;白焜太;许娟;史文钊设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合功能函数和槽填充的大模型问答优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合功能函数和槽填充的大模型问答优化系统及方法，本发明通过槽位填充识别并填充查询中关键信息（如时间、地点、人物等）结合查询意图调用相应的功能函数或执行特定逻辑以完成任务，有效地解决现有大语言模型应用场景中经常出现的固执坚持己见、针对同一问题的多次提问反复做出同样的错误回答而无法理解用户意图的问题，使得大模型在处理用户提问时可以更准确地理解用户提问的意图，并更专业的调用功能函数回答用户的问题，可以在多轮问答中保持连贯性和一致性，提供更加流畅的用户体验，优化了整体的问答效果。

本发明授权一种结合功能函数和槽填充的大模型问答优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种结合功能函数和槽填充的大模型问答优化系统，其特征在于：包括用户意图分析模块、意图匹配判断模块、槽填充处理模块、功能函数处理模块和问答展示模块：所述用户意图分析模块，用于构建意图智能分析模型并获取用户输入的问题描述信息，将所述问题描述信息输入所述意图智能分析模型中进行用户意图分析计算，得到意图智能判断结果，所述用户意图分析模块包括意图智能分析模型构建单元，用于通过embedding层、self-att层、FeedForward层和Layernorm层构建所述意图智能分析模型，表示为：y=hidden+MLPLayerNormhidden+AttentionLayerNormhidden其中，embedding层的计算为：其中，x为每个字符进过词表映射获得的id表示，A为embedding层的权重矩阵，b为embedding层的偏置矩阵，hidden代表当前输入的数据经过embedding层之后得到的结果，接下来hidden分别经过self-att层和FeedForward层，Attention（）表示self-att层的计算过程，MLP（）表示FeedForward层的计算过程，LayerNorm（）表示对hidden进行归一化，y表示意图智能判断结果；所述意图匹配判断模块，用于通过意图库中的预设意图类型对所述意图智能判断结果进行比对，判断其是否与意图库中的预设意图类型相匹配，当匹配成功时，说明命中预设意图，执行槽填充处理模块的处理流程，当匹配失败时，则说明未命中预设意图，执行功能函数处理模块的处理流程；所述槽填充处理模块，用于启用槽位池并调用与预设意图类型相匹配的槽位模板，根据槽位模板的待填充内容进行槽填充，根据填充结果生成适应于所述问题描述信息的第一类优化回应语句；所述功能函数处理模块，用于根据所述意图智能判断结果调用预设的相对应的功能函数，根据功能函数对所述问题描述信息进行解析，将解析出的信息输入到大模型中进行关键词提取，基于关键词提取结果生成适应于所述问题描述信息的第二类优化回应语句；所述问答展示模块，用于将所述第一类优化回应语句和所述第二类优化回应语句展示给用户。

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