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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于文档结构树的大模型检索问答方法及装置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：CN120104727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510050486.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于文档结构树的大模型检索问答方法及装置是由何仟僖;刘进;乔磊;周泽;吴杰;蒋思航;梁家卿;肖仰华;郭放设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文档结构树的大模型检索问答方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于文档结构树的大模型检索问答方法及装置，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，对各篇文档分别进行解析，分别得到对应的业务树；步骤S2，对各个业务树，将该业务树中每条根结点到叶子节点的完整路径转化为对应的路径向量；步骤S3，根据用户问题和所有路径向量，结合向量模型，得到候选节点集合；步骤S4，判断是否根据候选节点集合生成答案，若是，则根据大语言模型和候选节点集合生成答案，若否，则执行步骤S5；步骤S5，根据用户问题，通过大语言模型对所有业务树进行层级匹配，得到层级匹配结果；步骤S6，通过大语言模型结合层级匹配结果，生成答案。总之，本方法能够实现准确高效且低成本的问题答复。

本发明授权基于文档结构树的大模型检索问答方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于文档结构树的大模型检索问答方法，用于根据多篇文档生成用户问题对应的答案，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，对各篇所述文档分别进行解析，分别得到对应的业务树； 步骤S2，对各个所述业务树，将该业务树中每条根结点到叶子节点的完整路径转化为对应的路径向量； 步骤S3，根据所述用户问题和所有所述路径向量，结合向量模型，得到候选节点集合； 步骤S4，判断是否根据所述候选节点集合生成所述答案，若是，则根据大语言模型和所述候选节点集合生成所述答案，若否，则执行步骤S5； 步骤S5，根据所述用户问题，通过所述大语言模型对所有所述业务树进行层级匹配，得到层级匹配结果； 步骤S6，通过所述大语言模型结合所述层级匹配结果，生成所述答案， 其中，所述业务树的根结点为对应的所述文档的主标题， 所述业务树的各个叶子节点分别为所述文档中各个具体内容描述， 根据层级关系将所述文档的各个标题作为所述业务树的节点， 所述标题作为父节点时，该标题对应的各个子标题分别作为该父节点对应的各个子节点。

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