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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京亦莊科技創(chuàng)新有限公司申請的專利人工智能大模型的解答匹配方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119311843B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411834720.8，技術領域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權人工智能大模型的解答匹配方法及系統(tǒng)是由張偉;陳學方;皇銳;張崢設計研發(fā)完成，并于2024-12-13向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本人工智能大模型的解答匹配方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能領域，尤其涉及一種人工智能大模型的解答匹配方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取用戶第n次提問的問題文本，采用自然語言處理技術對問題文本進行特征提取處理，并構建問題特征集；將問題特征集輸入難度評估模型，輸出問題文本的難度評分；基于問題文本的難度評分，采用大模型匹配度公式對大模型庫中所有的人工智能大模型進行匹配度計算，得到每個人工智能大模型的匹配度；根據(jù)預設的大模型匹配策略對每個人工智能大模型的匹配度進行分析，得到選取方案。采用本方法能夠準確且定量化的衡量問題與各種大模型的匹配度，以便提高回答問題的專業(yè)性和準確性；同時，還能夠提高大模型對連續(xù)對話處理的能力。

本發(fā)明授權人工智能大模型的解答匹配方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.人工智能大模型的解答匹配方法，其特征在于，包括：S1、獲取用戶第n次提問的問題文本，采用自然語言處理技術對問題文本進行特征提取處理，并構建問題特征集，n為大于0的整數(shù)；S2、將問題特征集輸入難度評估模型，輸出問題文本的難度評分，其中，所述難度評估模型是基于量化后的歷史問題特征集進行訓練后生成的；S3、基于問題文本的難度評分，采用大模型匹配度公式對大模型庫中所有的人工智能大模型進行匹配度計算，得到每個人工智能大模型的匹配度；S4、根據(jù)預設的大模型匹配策略對每個人工智能大模型的匹配度進行分析，得到選取方案，所述選取方案為選取出單一人工智能大模型或選取出多個人工智能大模型；其中，在選取出單一人工智能大模型時，將選取出的所述單一人工智能大模型作為解答的最優(yōu)匹配結果；在選取出多個人工智能大模型時，將選取出的所述多個人工智能大模型作為解答的最優(yōu)匹配結果；還包括：實時獲取用戶第n+1次提問的問題文本；基于關鍵詞語庫判斷策略，判斷第n+1次提問的問題文本和第n次提問的問題文本之間是否具備關聯(lián)性，若具備關聯(lián)性，則將第n次提問的問題文本中的所述選取方案作為解答的最優(yōu)匹配結果，若不具備關聯(lián)性，則根據(jù)第n+1次提問的問題文本的難度評分動態(tài)調(diào)整選取方案，其中，所述動態(tài)調(diào)整選取方案體現(xiàn)為單一人工智能大模型的動態(tài)切換、多個人工智能大模型數(shù)量的增加或減少、單一人工智能大模型與多個人工智能大模型之間的互替；在執(zhí)行所述動態(tài)調(diào)整選取方案并輸出所述解答結果之前，還包括：獲取所述動態(tài)調(diào)整選取方案中選出的人工智能大模型，并將前第n次的問題文本作為輸入項，輸出項為第n+1次問題文本的背景內(nèi)容；將所述背景內(nèi)容作為所述解答結果的干預項，使用選出的人工智能大模型對第n+1次問題文本進行解答，得到解答結果。

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