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龍圖騰網恭喜山東省計算中心(國家超級計算濟南中心);齊魯工業大學(山東省科學院);山東山科智能科技有限公司;山東浪潮智慧醫療科技有限公司;山東健康醫療大數據有限公司申請的專利基于多模塊協同優化的智能問答方法及系統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：CN119557409B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202510121723.5，技術領域涉及：G06F16/3329；該發明授權基于多模塊協同優化的智能問答方法及系統是由劉祥志;周毅;許贊;馬俊朋;胡煥鋼;馬良;滿佳政;侯冬冬;李傳祥;姜鑫昊;喬友為;曹炳陽;吳曉明;董云峰;亓蓓;曾麗麗設計研發完成，并于2025-01-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多模塊協同優化的智能問答方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及知識問答技術領域，涉及基于多模塊協同優化的智能問答方法及系統，方法包括：將待回答的問題，輸入到知識問答模型中，知識問答模型輸出知識問答結果；模型中的知識范圍判斷模塊判斷依靠自身知識能否解決問題，如果不能就進入動態檢索模塊；動態檢索模塊根據待回答問題對記憶知識庫的內容進行相似性檢索，如果檢索結果不符合要求，則進入多層次問題改寫模塊；多層次問題改寫模塊對待回答的問題進行改寫，將改寫的問題輸入知識篩選模塊；知識篩選模塊根據改寫的問題，輸出篩選出的文檔，自反思優化模塊根據文檔和問題生成初步答案，并判斷初步答案的是否合理，如果不合理就進行自反思優化，為智能問答技術的發展提供了新的解決方案。

本發明授權基于多模塊協同優化的智能問答方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于多模塊協同優化的智能問答方法，其特征是，包括：將待回答的問題，輸入到知識問答模型中，知識問答模型輸出知識問答結果；其中，知識問答模型中的知識范圍判斷模塊判斷依靠自身知識能否解決問題，如果能就進入自反思優化模塊，如果不能就進入動態檢索模塊；所述知識范圍判斷模塊，獲取過程包括：選用Llama3B模型；構建第一訓練集；采用第一訓練集對Llama3B模型進行訓練，當加權動態修正損失函數值不再下降時，停止訓練，得到訓練后的Llama3B模型；訓練后的Llama3B模型作為知識范圍判斷模塊；所述采用第一訓練集對Llama3B模型進行訓練，訓練過程中僅對部分關鍵參數層進行調整，還引入選擇性參數更新策略；所述部分關鍵參數層，具體包括：輸出層、第28至第32層的注意力模塊、第28至第32層的前饋網絡FFN和嵌入層；所述加權動態修正損失函數，其具體表達式為： ；其中，N為總樣本數量，為樣本的真實標簽，值為0或1；為模型預測的樣本屬于類別1的概率；為樣本權重；為動態修正系數，用于控制誤差修正的強度；為誤差敏感度指數，調節修正項對誤差幅度的響應程度，表示加權動態修正損失函數；動態檢索模塊根據待回答問題對記憶知識庫的內容進行相似性檢索，如果檢索結果符合要求，則輸出結果，如果檢索結果不符合要求，則進入多層次問題改寫模塊；動態置信度閾值，包括：根據置信度評分動態設置閾值，決定是否直接使用當前結果或進行進一步的檢索與優化；動態置信度閾值公式為： ； 表示動態置信度閾值，用于判斷當前檢索結果是否可信；表示當前檢索結果集中相似性得分的均值，表示整體結果的相似性水平；表示當前檢索結果集中相似性得分的標準差，衡量相似性分布的離散程度；表示調整參數，通過用戶行為或歷史查詢數據動態調整，反映對置信度要求的靈活性；多層次問題改寫模塊對待回答的問題進行改寫，將改寫的問題輸入知識篩選模塊；所述多層次問題改寫模塊對待回答的問題進行改寫，其中，多層次問題改寫模塊，包括：構建第二數據集，所述第二數據集，包括：原始問題、原始問題對應的粗粒度問題集合、原始問題對應的細粒度問題集合；采用小模型Gemma2B，采用第二訓練集對小模型Gemma2B進行訓練，得到訓練后的小模型Gemma2B-Rewriter；訓練過程中，小模型Gemma2B的輸入值是原始問題，小模型Gemma2B的輸出值是原始問題對應的粗粒度問題集合、原始問題對應的細粒度問題集合；知識篩選模塊根據改寫的問題，輸出篩選出的文檔，如果文檔數量超過零，則將文檔和問題輸入到自反思優化模塊；所述知識篩選模塊構建第三數據集，包括問題集合、文檔集合、解釋和分類結果；所述知識篩選模塊在輸入階段接收分解后的問題集合s，每個子問題將作為檢索的核心，觸發對相關文檔k的檢索；檢索到的文檔隨后進入處理階段，結合GPT模型進行評估，生成每個文檔的解釋e和分類結果r；文檔將根據其與問題的相關性被分類為“相關”、“中性”或“不相關”類；如果文檔被標記為“相關”，則直接進入下一階段；如果文檔是“中性”的，則根據具體需求進行選擇，保留或繼續分解問題進行優化；對于“不相關”類文檔，刪除此條檢索文檔；輸出階段，系統將返回保留的文檔和解釋結果；自反思優化模塊根據文檔和問題生成初步答案，并判斷初步答案的是否合理，如果合理就生成最終答案，如果不合理就進行自反思優化；所述自反思優化模塊，包括：將原始問題、重寫問題以及篩選文檔，輸入到大語言模型中，得到初步生成的答案；對初步生成的答案通過大語言模型進行自我反思檢查，所述自我反思檢查，包括：答案一致性檢查、答案完整性檢查、答案邏輯性檢查和答案語義準確性檢查。

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山東省計算中心(國家超級計算濟南中心);齊魯工業大學(山東省科學院);山東山科智能科技有限公司;山東浪潮智慧醫療科技有限公司;山東健康醫療大數據有限公司，其通訊地址為：250000 山東省濟南市歷下區科院路19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”。