南京航空航天大学徐凤如获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于大语言模型的智能问答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：CN119623646B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411795494.7，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于大语言模型的智能问答系统是由徐凤如;李博涵;方豪设计研发完成，并于2024-12-09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智能问答系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的智能问答系统，涉及自然语言处理与信息检索技术领域。该系统利用检索增强生成RAG与知识重排序Re‑rankig技术，旨在提高对机械制造工艺设计、行业标准和相关规范的知识处理能力。该系统主要由四部分构成：第一部分构建一个涵盖机械制造知识的知识库；第二部分使用LoRA+微调的Qwen2‑7B模型保障工艺参数计算等高精度需求；第三部分集成RAG技术有效检索处理领域知识；第四部分引入重排序模型优化回答。该系统在BLEU‑4和ROUGE文本匹配评估指标上显著优于传统大语言模型LLM，验证了其在机械制造领域应用的可靠性与专业性，为该领域智能问答提供有效方案，前景广阔。
本发明授权一种基于大语言模型的智能问答系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的智能问答系统，其特征在于，包括用于机械制造领域的知识库，所述知识库涵盖机械制造工艺设计、行业标准与相关规范； 所述系统通过结合检索增强生成RAG技术与重排序Re-rankig技术来优化回答的准确性与专业性；步骤如下： 步骤1，构建一个知识库，包含多样化的机械制造领域知识，涉及工艺设计、材料特性、设备操作信息，以支持广泛的领域问题解答； 步骤2，对多种开源大模型进行微调，针对机械制造领域的复杂性与高精度要求进行训练，确定出效果最佳的LoRA+微调Qwen2-7B模型； 步骤3，通过RAG技术，从知识库中有效检索与处理领域知识，以获得初步答案；其中，嵌入模型为BGEM3e；向量数据库为Faiss； 步骤4，利用Re-ranking技术对检索到的结果进行优化；具体的，利用Bert模型和线性分类器进行文本匹配性判断。
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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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