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龙图腾网获悉上海罗盘信息科技有限公司申请的专利基于多维词向量大模型的取数方法、系统及存储介质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：CN118503369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202410507541.7，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于多维词向量大模型的取数方法、系统及存储介质是由朱祥松;陆鸿强;李张周设计研发完成，并于2024-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维词向量大模型的取数方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开一种基于多维词向量大模型的取数方法、系统及存储介质，方法包括：获取与取数需求对应的取数触发数据；获取与取数需求对应的说明提问数据；使用预设的分词算法提取说明提问数据中的关键词；使用转化向量算法，计算出关键词对应的关键词向量，根据关键词向量从向量数据库中匹配出相似度对应的多维词向量；根据匹配出的多维词向量从向量数据库中查询出与关键词对应的特征数据；将特征数据通过预设的提问模板输出提问内容以及与提问内容对应的背景内容；调用AI模型，向AI模型中输入提问内容与背景内容；获取AI模型输出的数据结果，完成取数；降低了用户对AI模型输入的工作量。

本发明授权基于多维词向量大模型的取数方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多维词向量大模型的取数方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：基于取数需求，获取与所述取数需求对应的取数触发数据； S2：根据所述取数触发数据，获取与所述取数需求对应的说明提问数据； S3：使用预设的分词算法提取所述说明提问数据中的关键词； S4：使用AI模型中的转化向量算法，计算出所述关键词对应的关键词向量，根据所述关键词向量从向量数据库中匹配出相似度对应的多维词向量； S5：根据匹配出的所述多维词向量从向量数据库中查询出与所述关键词对应的特征数据，所述特征数据包括技术描述说明、数据结构与表关系； S6：将所述特征数据通过预设的提问模板输出提问内容以及与所述提问内容对应的背景内容； S7：调用AI模型，向AI模型中输入所述提问内容与所述背景内容； S8：获取AI模型输出的数据结果，完成取数； 所述转化向量算法包括如下步骤： S41：基于所述AI模型计算出所述关键词相关的多个关键特征； S42：按计算出结果的顺序将转化数量的所述关键特征放入预设的空向量模板，形成所述关键词向量； S43：所述转化数量的值与所述关键词在所述说明提问数据中出现次数的值相关；所述出现次数的值越大，所述转化数量的值越小；所述出现次数的值越小，所述转化数量的值越大。

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