海南大学李晓琦获国家专利权
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龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于检索增强生成和后退一步提示词的大语言模型智能合约代码审计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：CN119416217B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411458762.6，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于检索增强生成和后退一步提示词的大语言模型智能合约代码审计方法及系统是由李晓琦;李宗维;李文凯;王鑫设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于检索增强生成和后退一步提示词的大语言模型智能合约代码审计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于检索增强生成和后退一步提示词的大语言模型智能合约代码审计方法及系统。方法包括：对待审计智能合约代码进行切块处理输入至嵌入模型中，计算特征向量之间的余弦相似度输出相似特征向量集合；采用检索增强生成技术得到历史审计案例；通过大语言模型识别出安全风险点，得到风险点集合；大语言模型采用后退一步提示词方法计算得到审计结果集合，根据审计结果集合生成审计报告。通过将智能合约代码切块处理细分为逻辑单元，利用大语言模型的强大能力，能够更精确地识别和分析潜在风险，从而提升智能合约的安全性和可靠性；结合后退一步提示词技术，显著提高审计效率和准确性，为智能合约的开发和应用提供了全面的安全保障。
本发明授权基于检索增强生成和后退一步提示词的大语言模型智能合约代码审计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于检索增强生成和后退一步提示词的大语言模型智能合约代码审计方法，其特征在于，所述方法包括： 对待审计智能合约代码进行切块处理，得到代码片段集合并输入至嵌入模型中，生成各个特征向量； 将各个所述特征向量存储在向量数据库中，计算各个所述特征向量之间的余弦相似度，并根据计算结果输出相似特征向量集合； 基于所述相似特征向量集合，采用检索增强生成RAG技术得到与所述待审计智能合约代码对应的历史审计案例； 将所述代码片段集合、历史审计案例输入至大语言模型中，通过所述大语言模型识别出安全风险点，得到风险点集合； 所述大语言模型采用后退一步提示词方法，根据输入的所述代码片段集合、风险点集合，计算得到审计结果集合，并根据所述审计结果集合生成审计报告。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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