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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利基于多智能体大语言模型的海关应急决策方法及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：CN121413787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202512017474.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于多智能体大语言模型的海关应急决策方法及系统是由张媛媛;刘文佳;孙煜堰;王金龙;赵浩然;曹蕊设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体大语言模型的海关应急决策方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能知识图谱技术领域，公开了一种基于多智能体大语言模型的海关应急决策方法及系统，方法包括：通过一个多智能体协作框架，从非结构化的海关应急规程文档中构建知识图谱；所述多智能体协作框架至少包括有规程解析智能体、要点筛选智能体、应急要素抽取智能体与逻辑构建智能体；基于所构建的知识图谱，通过一个由大语言模型驱动的图谱导航智能体，为用户的海关应急决策问题提供支持并给出海关应急决策答案。本申请可以实现海关应急知识图谱的高保真自动化构建，确保知识的准确性与完整性；可以将静态的知识图谱转化为可交互的动态决策支持工具，真正打通从非结构化规程文档到智能化决策支持的全链路。

本发明授权基于多智能体大语言模型的海关应急决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多智能体大语言模型的海关应急决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 知识图谱自动化构建阶段： 通过一个多智能体协作框架，从非结构化的海关应急规程文档中构建知识图谱；所述多智能体协作框架至少包括有规程解析智能体、要点筛选智能体、应急要素抽取智能体与逻辑构建智能体；其中， 所述规程解析智能体用于对海关应急规程文档中的原始文档进行标准化预处理，并提取文档类型元数据；所述要点筛选智能体用于对文档进行语义分段与相关性评分，以筛选出高价值段落；所述应急要素抽取智能体与逻辑构建智能体协同工作，从所述高价值段落中分别抽取实体与关系，且所述关系的头实体和尾实体被约束为来源于同一段落内已抽取的实体集合； 所述应急要素抽取智能体与逻辑构建智能体协同工作，从所述高价值段落中分别抽取实体与关系，包括： 通过所述应急要素抽取智能体，从当前处理的语义段落中抽取实体，抽取的实体类型包括一种用于完整表征操作指令的程序化步骤复合实体； 通过所述逻辑构建智能体，在所述当前处理的语义段落内，基于已抽取的实体集合进行关系抽取，生成包含头实体、关系及尾实体的知识三元组； 其中，在关系抽取过程中，强制执行局部上下文约束机制，即所生成的任一知识三元组的头实体与尾实体，全部来源于所述当前语义段落中已由所述应急要素抽取智能体抽取出的事实实体列表； 在所述知识图谱构建阶段中，还包括对抽取的实体和关系进行全局知识归一化与标准化的步骤，由知识归一化智能体与知识标准化智能体协同执行，包括： 由所述知识归一化智能体执行原子化与规范映射：将抽取的原始实体提及拆分为原子提及，并为每个原子提及生成一个全局唯一的规范名称，构建从原始提及到规范名称的映射关系； 由所述知识标准化智能体执行知识融合与上下文精炼：利用所述映射关系，将原始知识三元组中的实体提及替换为对应的规范名称，实现关系实体的规范化；基于从文档中提取的元数据，对所述规范名称进行语义上下文精炼，以附加描述性信息；将实体类型与关系谓词统一映射至预定义的标准模式，确保知识图谱的结构一致性； 在所述知识图谱构建阶段的最后，还包括质量控制与整合步骤，由核验智能体与整合智能体共同执行，具体包括： 冲突解决：当新抽取的知识三元组与知识图谱中现有知识存在潜在矛盾时，由所述核验智能体调用大语言模型进行推理，以解决逻辑冲突，并决策知识的更新、保留或提交审核； 多维度质量评估：由所述整合智能体对通过冲突解决的知识三元组，从可信度、清晰度与相关性多个维度进行量化评分； 整合决策：基于所述量化评分的结果，计算知识三元组的综合得分，并依据预设的整合阈值，决定是否将其正式并入全局知识图谱； 知识持久化：将获准整合的知识三元组，连同其向量表示及来源信息，持久化存储至图数据库，并为关键属性构建索引，以支持后续的动态推理； 动态推理与智能决策阶段： 基于所构建的知识图谱，通过一个由大语言模型驱动的图谱导航智能体，为用户的海关应急决策问题提供支持并给出海关应急决策答案；其中，所述图谱导航智能体通过迭代式图遍历，从所述知识图谱中动态检索并构建一个与问题意图逻辑匹配的上下文子图，包括： 初始解析：由所述图谱导航智能体解析用户问题，识别用户问题意图并抽取出作为图遍历起始节点的核心实体； 迭代探索与动态剪枝：以所述起始节点为起点，启动一个多步迭代的图遍历过程；在每一迭代步中，所述图谱导航智能体结合用户问题与当前已探索的图谱路径，实时评估所有候选延伸路径的逻辑相关性，并动态剪除不相关的路径分支； 上下文子图构建：将评估为相关的路径及其指向的节点不断纳入一个动态增长的上下文子图中，直至所述图谱导航智能体判定该子图已完备覆盖了解答所述用户问题所需的知识逻辑； 所述上下文子图是响应于特定用户问题而动态构建的、信息完备且逻辑紧凑的知识集合； 基于所述上下文子图，采用约束性生成机制，生成包含处置步骤与溯源信息的决策答案，所述约束性生成机制强制要求决策答案内容源于所述上下文子图中已验证的知识三元组。

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