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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于大语言模型的立体车库故障分析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：CN120011425B 。

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：202510473795.6，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种基于大语言模型的立体车库故障分析系统及方法是由牛津;白洁;谢海波;李泳彤;胡嘉彦;朱茗西;王嘉杰;王慧霞设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的立体车库故障分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型LargeLanguageModel，以下简称LLM的立体车库故障分析系统及方法，通过大语言模型的低秩适配Low‑RankAdaptation，以下简称LoRA法微调生成私有大语言模型，通过知识图谱生成软件构建设备维修知识库；系统运行时，设备物联信号经语义化处理后根据属性和特征分类，对应输入局部提问子模块和全局提问子模块进行处理，实现从设备运行状态描述到自动给出故障根因分析结果和故障解决方案的全过程。本发明提高了故障诊断的效率和准确性，降低了维保成本，提供全面的故障根因分析结果和故障解决方案。

本发明授权一种基于大语言模型的立体车库故障分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的立体车库故障分析系统，其特征在于，包括：私有LLM模块、设备维修知识库模块、物联及边缘计算模块、检索和推理模块； 所述私有LLM模块用于对预训练大语言模型进行微调，生成适用于智能立体车库故障分析的私有大语言模型，用于输出故障根因分析结果和故障解决方案； 所述设备维修知识库模块用于通过知识图谱生成软件构建基于知识图谱的设备维修知识库，其包含智能立体车库领域的知识； 所述物联及边缘计算模块用于收集智能立体车库的日常运行数据和故障信息，并将其上传至故障分析云平台，转换为语义化信息，即问题； 所述检索和推理模块包括问题分类子模块、局部提问子模块和全局提问子模块；所述问题分类子模块用于利用私有LLM，根据问题的属性和特征对其进行分类，将通过检索总结的方式能给出结论的问题输入局部提问子模块进行处理，将需要评估影响、分析根因能给出结论的问题输入全局提问子模块进行处理； 所述局部提问子模块用于根据问题，在设备维修知识库中分别对文本切块、实体、关系和图社区进行近邻搜索，并筛选出相似度和相关性评分最高的内容，将其通过私有大语言模型进行语言组织与输出； 所述全局提问子模块基于Map-Reduce架构进行检索，首先根据问题在设备维修知识库中对图社区进行近邻搜索，取相似度达到设定阈值的图社区为相关社区；将相关社区的社区摘要输入私有大语言模型，生成中间结果；再依据中间结果与问题的相似度和相关性评分进行分组，并通过私有大语言模型汇总后，整合为故障根因分析和故障解决方案； 所述知识图谱生成软件选择GraphRAG，构建设备维修知识库包括以下步骤： 2.1文本切块：将结构化的历史维保记录进行非结构化处理后，按预先定义的块大小进行分块，得到多个文本块； 2.2使用私有大语言模型从各文本块中识别实体，并提取各实体之间的关系； 2.3社区聚类：记一个实体及其对应的属性信息为一个节点，基于2.2得到的各实体之间的关系，将节点聚类为图社区，并使用私有大语言模型生成社区摘要； 2.4构建包含节点、关系、图社区的知识图谱，存储作为设备维修知识库；所述设备维修知识库外挂于所述私有大语言模型外，得到故障分析模型。

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