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龙图腾网获悉星纪谷(西安)智能科技有限公司申请的专利基于多模态数据和RAG技术的智能任务匹配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：CN119903219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510269758.3，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权基于多模态数据和RAG技术的智能任务匹配方法是由王亦晨;毋晓斌;孙星星设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据和RAG技术的智能任务匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态数据和RAG技术的智能任务匹配方法，涉及智能管理技术领域，该方法包括：收集多模态数据，建立模态数据特征表示，并基于跨模态协同注意力机制进行特征融合；读取智能任务，进行融合结果的数据评价，并建立RAG检索需求，执行外部数据库的检索匹配，建立生成数据库；执行智能任务的多学习框架搭建和优化，根据收敛后的多学习框架执行对应智能任务的任务处理。本发明解决了现有技术中传统的单一模态处理方法无法满足复杂场景中的多模态数据需求，任务处理的适应性和精准性较低的技术问题，达到了通过多模态数据融合、RAG检索增强和跨任务协同机制，提高了智能任务匹配的适应性和精准性的技术效果。

本发明授权基于多模态数据和RAG技术的智能任务匹配方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态数据和RAG技术的智能任务匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 收集多模态数据，建立多模态数据集，并通过编码技术将多模态数据集进行统一格式转换，建立多模态数据转换结果； 基于所述多模态数据转换结果建立模态数据特征表示，并基于跨模态协同注意力机制进行基于模态数据特征表示的特征融合，生成多模态数据转换结果的融合结果； 读取智能任务，基于所述智能任务进行融合结果的数据评价，建立数据评价结果，所述数据评价结果包括数据信任度评价结果、数据丰富度评价结果，所述智能任务至少为2个任务； 根据所述数据评价结果建立RAG检索需求，执行外部数据库的检索匹配，建立生成数据库； 将所述融合结果、生成数据库作为基础数据，同步执行智能任务的多学习框架搭建，所述多学习框架设置有跨任务协同模块，根据所述跨任务协同模块进行特征共享后，基于损失函数优化多学习框架； 根据收敛后的多学习框架执行对应智能任务的任务处理； 所述基于跨模态协同注意力机制进行基于模态数据特征表示的特征融合，生成多模态数据转换结果的融合结果，还包括： 将所述模态数据特征表示置入共享空间，执行特征对齐损失分析，建立特征对齐结果； 执行自身特征的粒度分割，将粒度分割结果作为最小匹配单元，执行基于特征对齐结果的关联匹配，将关联匹配结果进行粒度融合后，建立跨模态协同注意力机制； 根据所述跨模态协同注意力机制进行模态数据特征表示的特征融合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人星纪谷(西安)智能科技有限公司，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号西工大创新大厦4层工大翱翔众创空间B座4502室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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