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龙图腾网获悉北京比特易湃信息技术有限公司申请的专利基于AI大模型动态调优线程池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：CN119621280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411773168.6，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权基于AI大模型动态调优线程池方法是由滕雪松;段德龙设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI大模型动态调优线程池方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于AI大模型动态调优线程池方法，所述基于AI大模型动态调优线程池方法包括如下步骤：创建动态线程池：通过使用线程池组件，创建一个支持动态调整配置的线程池，并将其应用在业务逻辑中；定期查询推荐配置：线程池组件定期调用AIAgent应用接口，传入业务应用名称，查询当前应用的推荐线程池配置参数；查询历史线程池数据：连接存储了应用线程池运行信息的数据库，查询业务应用最近1小时时间范围内的线程池运行数据；预测未来负载，调用LSTM模型，连接向量数据库；生成提示词；调用LLM大模型生成推荐配置；动态调整线程池参数。通过结合深度学习技术和大语言模型，实现了线程池配置的智能化动态调整。

本发明授权基于AI大模型动态调优线程池方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI大模型动态调优线程池方法，其特征在于，所述基于AI大模型动态调优线程池方法包括如下步骤： S1、创建动态线程池：通过使用线程池组件，创建一个支持动态调整配置的线程池，并将其应用在业务逻辑中； S2、定期查询推荐配置：线程池组件定期调用AIAgent应用接口，传入业务应用名称，查询当前应用的推荐线程池配置参数； S3、查询历史线程池数据：连接存储了应用线程池运行信息的数据库，查询业务应用最近1小时时间范围内的线程池运行数据； S4、预测未来负载：根据查询到的业务应用历史线程池运行信息作为数据集，调用LSTM模型，预测未来1小时内的负载情况数据，包括CPU使用率和线程池负载； S5、获取推荐配置数据集：连接向量数据库，获取推荐线程池配置数据集；这些数据集是单独经过压测并且优化后生成的，并且会提前将这些数据存入向量数据库，且该数据集涵盖了多种环境下推荐的线程池配置参数； S6、生成提示词：根据第3步中查询到的数据中提取出CPU数量，以及从第4步中预测的未来1小时内的负载数据，结合第5步中从向量数据库中查询的推荐线程池配置数据，生成询问LLM大模型的提示词；提示词中会规定LLM大模型返回的数据格式； S7、调用LLM大模型生成推荐配置：调用LLM大模型，传入生成的提示词，生成推荐的线程池配置，并返回； S8、动态调整线程池参数：线程池组件接收到AIAgent应用返回的推荐线程池配置，然后使用该配置动态调整线程参数。

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