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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利一种基于大语言模型和知识图谱的地学算子组织与问答式检索方法和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：CN120234390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510310433.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于大语言模型和知识图谱的地学算子组织与问答式检索方法和装置是由张明达;杨倩;郭治宏;李盼盼设计研发完成，并于2025-03-17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和知识图谱的地学算子组织与问答式检索方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于大语言模型和知识图谱的地学算子组织与问答式检索方法和装置，涉及智能问答领域。该方法包括：响应于用户的问答操作，获取用户输入的问题语段；将问题语段输入大语言模型，以输出问题语段对应的实体；将问题语段和实体输入大语言模型，大语言模型通过结合向量数据库，生成问题语段对应的至少一个查询语句；构建地学算子知识图谱，并通过大语言模型结合地学算子知识图谱，输出查询语句对应的查询结果；将问题语段和查询结果输入大语言模型，并输出问题语段对应的自然语言回复结果。本申请解决了一般用户在使用传统的开源工具时存在较大的困难和较高的认知负担，即存在使用效率低的问题。

本发明授权一种基于大语言模型和知识图谱的地学算子组织与问答式检索方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型和知识图谱的地学算子组织与问答式检索方法，其特征在于，所述方法包括： 响应于用户的问答操作，获取所述用户输入的问题语段； 将所述问题语段输入大语言模型，以输出所述问题语段对应的实体； 将所述问题语段和所述实体输入所述大语言模型，所述大语言模型通过结合向量数据库，生成所述问题语段对应的至少一个查询语句； 构建地学算子知识图谱，并通过所述大语言模型结合所述地学算子知识图谱，输出所述查询语句对应的查询结果；所述构建地学算子知识图谱，具体包括：构建三层架构本体模型，所述三层架构本体模型由算法层、算子层以及实例信息层组成；根据所述算子层对应数据，通过所述大语言模型输出所述算法层相关节点对应的属性信息，并通过所述大语言模型输出所述算子层与算法层之间的关联关系；所述根据所述算子层对应数据，通过所述大语言模型输出所述算法层相关节点对应的属性信息，具体包括：通过构造提示工程引导所述大语言模型对算子数据算子层对应数据进行总结分类，并通过所述大语言模型输出所述算法层相关节点对应的属性信息；所述构造提示工程，具体包括：通过全局获取，并根据如下公式构建第一提示参数： ； 其中，为所述第一提示参数，为第个所述算子层对应数据，为与第个所述算子层对应数据相关联的所述算法层相关节点对应的所述属性信息，为训练数据集，为候选提示参数，为第个所述算子层对应数据和所述候选提示参数作用下生成的输出，表示适配度函数，为泛化能力评估权重因子，为泛化能力评估过程中使用的提示样本总数，表示泛化能力评估函数，表示能力评估过程中使用的第个所述候选提示参数，表示能力评估过程中使用的第个所述算子层对应数据，表示第个所述候选提示参数对应的所述算法层相关节点对应的所述属性信息；通过梯度优化，并根据如下公式构建第二提示参数： ； 其中，为所述第二提示参数，为学习率，为梯度算子，为奖励函数的期望值，为奖励函数，所述奖励函数用于评估所述算法层属性信息与真实目标属性信息之间的匹配程度；根据所述第二提示参数构造所述提示工程；根据所述三层架构本体模型、所述属性信息以及所述关联关系，构建所述地学算子知识图谱； 将所述问题语段和所述查询结果输入所述大语言模型，并输出所述问题语段对应的自然语言回复结果。

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