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龍圖騰網獲悉電子科技大學成都學院申請的專利基于大語言模型與知識圖譜的智能客服問答方法、裝置、設備以及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119294536B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411836067.9，技術領域涉及：G06N5/04；該發明授權基于大語言模型與知識圖譜的智能客服問答方法、裝置、設備以及介質是由補沖;汪洋;黃延勝;黃曼綺;劉玉潔;李佳芮;王浩婷設計研發完成，并于2024-12-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大語言模型與知識圖譜的智能客服問答方法、裝置、設備以及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了基于大語言模型與知識圖譜的智能客服問答方法、裝置、設備以及介質，包括：構建目標領域的知識圖譜；對預設大語言模型進行LoRA微調；將目標問題輸入預設大語言模型中用以提取目標問題對應的關鍵詞集；根據關鍵詞集構建若干查詢語句；在目標領域的知識圖譜中根據若干查詢語句進行檢索，獲取填充內容將填充內容與目標用戶的目標問題進行結合，構建目標用戶的問題文本；將目標用戶的問題文本輸入預設大語言模型中，用以獲取目標問題的目標答復。本發明屬于智能答復領域。本發明通過構建目標用戶的問題文本，能夠幫助模型更好理解問題，有利于模型準確命中問題。

本發明授權基于大語言模型與知識圖譜的智能客服問答方法、裝置、設備以及介質在權利要求書中公布了：1.基于大語言模型與知識圖譜的智能客服問答方法，其特征在于，所述方法包括：構建目標領域的知識圖譜；基于所述目標領域的知識圖譜，對預設大語言模型進行LoRA微調，包括：在所述目標領域的知識圖譜中抽取出訓練數據集；將所述預設大語言模型中的注意力機制層和或前饋網絡層作為目標層，并應用LoRA；初始化LoRA的權重并確定LoRA的秩；確定目標損失函數，并以所述訓練數據集對所述預設大語言模型的目標層進行訓練；當滿足預設訓練要求時，保存最新的神經網絡參數，并將最新的神經網絡參數對應的預設大語言模型作為LoRA微調后的預設大語言模型，其中，目標損失函數的公式，包括： 其中，和均為預設權重，為訓練數據集中的樣本數量，為樣本類別，為第個樣本屬于第類樣本類別的真實標簽，其中，真實標簽包括0或1，為第個樣本屬于第類樣本類別的概率，為預設正則化系數，為預設大語言模型中的權重參數，為對抗損失；獲取目標用戶的目標問題，并將所述目標問題輸入所述預設大語言模型中用以提取所述目標問題對應的關鍵詞集，其中，所述關鍵詞集中包含若干關鍵詞；根據所述關鍵詞集構建若干查詢語句；在所述目標領域的知識圖譜中根據若干查詢語句進行檢索，獲取填充內容；將所述填充內容與所述目標用戶的目標問題進行結合，構建所述目標用戶的問題文本；將所述目標用戶的問題文本輸入所述預設大語言模型中，用以獲取所述目標問題的目標答復。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人電子科技大學成都學院，其通訊地址為：610000 四川省成都市高新區百葉路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。