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龙图腾网获悉浙江俱数科技有限公司申请的专利一种连接大模型与多源数据的高效交互方法、系统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：CN120996012B 。

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：202511516801.8，技术领域涉及：G06F40/186；该发明授权一种连接大模型与多源数据的高效交互方法、系统是由周彦伟;田从新;郭晓东;王鑫佳设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种连接大模型与多源数据的高效交互方法、系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，本发明公开了一种连接大模型与多源数据的高效交互方法、系统，包括：通过采集结构化、半结构化和非结构化的多源异构数据，构建包含格式约束子模板和语义映射子模板的动态解析模板，并基于其进行数据分层解析获取标准数据单元；基于标准数据单元内的语义标签构建多源数据语义关联图，生成多源数据交互序列，并通过更新大模型输入注意力权重获取交互响应结果；本发明的优势在于实现多源异构数据高效输入，提供结构化的语义交互基础，动态分割适应不同数据格式与语义特征，语义关联图分析确保交互一致性，多模态特征提取提升交互全面性，交互序列优化增强响应可靠性，为大模型应用于复杂数据环境提供技术支撑。

本发明授权一种连接大模型与多源数据的高效交互方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种连接大模型与多源数据的高效交互方法，其特征在于，包括： 步骤S1：对与目标大模型相连接的数据源进行数据采集，得到多源异构数据，所述多源异构数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据三种类型数据； 步骤S2：根据多源异构数据中各个类型数据的格式特征和语义特征，构建动态解析模板，所述动态解析模板包括格式约束子模板和语义映射子模板； 步骤S3：基于所构建的动态解析模板对相应多源异构数据进行分层解析，获取各个类型数据对应的标准数据单元，所述标准数据单元包括格式化数据片段和语义标签； 步骤S4：根据所获得的语义标签构建多源数据语义关联图，并根据多源数据语义关联图的拓扑结构，并结合所获得的格式化数据片段生成多源数据交互序列； 步骤S5：将多源数据交互序列输入目标大模型，并通过更新目标大模型的输入注意力权重，获取相应大模型与多源数据交互序列之间的交互响应结果，所述交互响应结果包括分类结果、生成结果和推理结果； 交互响应结果的获取过程包括： 对所获得的多源数据交互序列中的每个压缩交互数据块，提取其所对应的语义特征向量； 根据压缩交互数据块对应的类型数据，分别计算结构化数据对应压缩交互数据块的字段权重、半结构化数据对应压缩交互数据块的层级权重和非结构化数据对应压缩交互数据块的语义权重； 根据所述语义特征向量与所述大模型的输入层神经元的相关性，结合所述字段权重、层级权重和语义权重，计算每个交互数据块的注意力权重； 对压缩交互数据块的语义特征向量进行图结构增强，获取增强语义特征向量，并基于所述增强语义特征向量与所述输入层神经元的权重向量的点积对注意力权重进行更新； 基于所述注意力权重对所述多源数据交互序列进行加权输入，获取所述大模型的初始响应结果，并对所述初始响应结果进行语义一致性校验，得到最终的交互响应结果； 步骤S6：根据交互响应结果与多源数据语义关联图之间的语义一致性，对相应多源数据交互序列的生成策略进行优化。

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