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龙图腾网获悉深圳创维智慧科技有限公司;清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于RAG和M-Schema的智能槽位填充及模式链接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：CN120804301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511304780.3，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于RAG和M-Schema的智能槽位填充及模式链接方法是由吴雨锷;刘彦麟;林长家;罗英群;杨文明;谭文瑾设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RAG和M-Schema的智能槽位填充及模式链接方法在说明书摘要公布了：本申请涉及自然语言处理的技术领域，公开一种基于RAG和M‑Schema的智能槽位填充及模式链接方法，包括：通过RAG‑FAQ模块快速匹配预置FAQ知识库，提取预定义医疗意图及槽位结构；若匹配失败，则启动NLU模块进行意图分类与槽位提取；利用RAG‑医疗领域知识库上下文增强模块对槽位值进行实体链接与归一化，并结合目标数据库的M‑Schema元数据进行多维度验证，输出匹配列及置信度分数；针对医疗术语歧义、业务规则冲突等不确定性类型，动态生成澄清问题并接收用户反馈，修正槽位信息后生成符合业务规则的SQL查询，最终传递至医疗数据库执行模块输出分析结果。本申请能够提高通用框架在面对医院管理领域场景的可用性和准确性。

本发明授权一种基于RAG和M-Schema的智能槽位填充及模式链接方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RAG和M-Schema的智能槽位填充及模式链接方法，其特征在于，包括： 通过用户问题输入接口接收医疗领域的自然语言查询，通过RAG-FAQ快速匹配模块基于预置的医疗领域FAQ知识库进行文本相似度匹配，获取对应的匹配度，若匹配度高于预设的匹配阈值，则直接提取预定义的医疗意图和槽位结构，基于所述医疗意图和槽位结构输出对应的初步意图标签、槽位名-槽位值对及可选的细分场景标签；若未匹配或匹配置信度低于预设的匹配阈值，则启动NLU细粒度解析模块，利用微调的序列标注模型对用户问题进行意图分类和槽位提取，并输出对应的初步意图标签、槽位名-槽位值对及可选的细分场景标签； 基于所述初步意图标签、槽位名-槽位值对及细分场景标签通过RAG-医疗领域知识库上下文增强模块从医疗领域知识库中检索上下文，对初步提取的槽位值进行实体链接与归一化，并将实体链接与归一化后的槽位值结合目标医疗数据库的M-Schema元数据进行多维度验证，输出最终匹配的医疗数据库列及置信度分数，M-Schema元数据包括列名、列描述、数据类型、示例值、主外键关系； 基于最终匹配的所述医疗数据库列及所述置信度分数识别医疗领域特有的不确定性类型，不确定性类型包括医疗术语歧义、业务规则冲突、缺失关键槽位；基于所述不确定性类型动态生成面向医疗用户的澄清问题及建议选项；接收用户对于澄清问题及建议选项的用户反馈并更新医疗槽位信息，输出修正后的修正槽位名-槽位值对及修正置信度分数； 基于所述修正槽位名-槽位值对、最终匹配的医疗数据库列及细分场景标签生成符合医疗业务规则的SQL查询；将生成的SQL查询传递至医疗数据库执行模块，输出对应的分析结果。

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深圳创维智慧科技有限公司;清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽街道西丽社区打石一路深圳国际创新谷1栋A座1403；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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