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龙图腾网获悉深圳市中农网有限公司申请的专利一种基于AI模型的农产品信息深度检索方法及系统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：CN120067424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510542259.7，技术领域涉及：G06F16/953；该发明授权一种基于AI模型的农产品信息深度检索方法及系统是由孙炜设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI模型的农产品信息深度检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及农产品信息检索技术领域，一种基于AI模型的农产品信息深度检索方法及系统，包括：构建待检索数据库，利用待检索数据库对AI模型进行训练，得到农产品相似判别模型，获取用户输入数据，根据用户输入数据构建目标农产品矩阵，确认出检索农产品数据组中的检索农产品矩阵，利用农产品相似判别模型对目标农产品矩阵及检索农产品矩阵进行判别，得到农产品相似度，根据检索输出数量，识别农产品相似度集中的有效相似度组，获取有效相似度组对应的有效农产品组。本发明可提高农产品检索过程的精准度及效率，提升用户体验。

本发明授权一种基于AI模型的农产品信息深度检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI模型的农产品信息深度检索方法，其特征在于，所述方法包括： 接收农产品检索指令，基于农产品检索指令构建待检索数据库，其中，所述待检索数据库包括检索农产品数据组集，其中，检索农产品数据组集包括多个检索农产品数据组，且检索农产品数据组包括：农产品名称及所述农产品名称对应的农产品矩阵； 所述基于农产品检索指令构建待检索数据库，包括： 确定所述农产品检索指令中的农产品数据来源集； 在农产品数据来源集中依次提取农产品数据来源，从所述农产品数据来源中获取原始农产品数据，其中，所述原始农产品数据包括：农产品名称及农产品特征信息，且农产品特征信息包括：文本信息及图像信息； 根据预设的检索方向及农产品特征信息，对所述农产品名称进行特征识别，得到原始农产品矩阵，其中，原始农产品矩阵包括：农产品特征词向量及农产品特征数向量，且原始农产品矩阵由农产品特征词向量及农产品特征数向量构成； 将原始农产品矩阵及农产品名称进行配对，得到原始农产品数据组； 汇总原始农产品数据组，得到原始农产品数据组集，对原始农产品数据组集进行同类数据合并，得到检索农产品数据组集，将所述检索农产品数据组集储存至预构建的云平台，得到检索数据库； 所述农产品特征词向量及农产品特征数向量，包括： 根据检索方向设定空位特征词向量及空位特征数向量，根据农产品特征信息，构建农产品特征词集及农产品特征数集，其中，空位特征词向量与空位特征数向量的向量维度相同； 利用所述农产品特征词集及农产品特征数集，分别对空位特征词向量及空位特征数向量进行填充，得到农产品特征词向量及农产品特征数向量； 利用待检索数据库对预获取的AI模型进行训练，得到农产品相似判别模型，其中，所述AI模型为神经网络模型，所述农产品相似判别模型的输出值为一个概率值； 获取用户输入数据，其中，所述用户输入数据包括：用户文字信息及用户图像信息； 根据用户输入数据构建目标农产品矩阵； 在待检索数据库中依次提取检索农产品数据组，确认出检索农产品数据组中的检索农产品矩阵； 利用农产品相似判别模型对目标农产品矩阵及检索农产品矩阵进行判别，得到农产品相似度； 汇总农产品相似度，得到农产品相似度集，根据预设的检索输出数量，识别农产品相似度集中的有效相似度组，其中，有效相似度组中有效相似度的数量与检索输出数量相同； 获取有效相似度组对应的有效农产品组，基于有效农产品组完成基于AI模型的农产品信息深度检索。

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