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龍圖騰網(wǎng)獲悉紅有軟件股份有限公司申請(qǐng)的專利融合領(lǐng)域知識(shí)圖譜的大模型提示工程優(yōu)化系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120196734B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510685760.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權(quán)融合領(lǐng)域知識(shí)圖譜的大模型提示工程優(yōu)化系統(tǒng)及方法是由何芳;石玉宇;張國利;薛肖;程立強(qiáng);彭成俊;普建華;李智設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-27向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本融合領(lǐng)域知識(shí)圖譜的大模型提示工程優(yōu)化系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明的融合領(lǐng)域知識(shí)圖譜的大模型提示工程優(yōu)化系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括解析模塊、模板生成引擎模塊、大模型交互接口模塊、反饋分析模塊和優(yōu)化策略模塊。解析模塊形成包含實(shí)體屬性關(guān)聯(lián)矩陣的約束編碼信號(hào)。模板生成引擎模塊形成帶有儲(chǔ)層物性參數(shù)插槽的增強(qiáng)型提示文本流；大模型交互接口模塊接收增強(qiáng)型提示文本流并生成包含地質(zhì)專業(yè)術(shù)語的問答響應(yīng)數(shù)據(jù)流；反饋分析模塊通過語義誤差向量計(jì)算算法形成包含語義偏差度量的反饋信號(hào)；優(yōu)化策略模塊形成參數(shù)優(yōu)化指令信號(hào)并傳輸至解析模塊完成約束條件的迭代更新。本發(fā)明的融合領(lǐng)域知識(shí)圖譜的大模型提示工程優(yōu)化系統(tǒng)可以解決大模型在油氣勘探領(lǐng)域因?qū)I(yè)約束缺失導(dǎo)致的回答準(zhǔn)確率低的問題。

本發(fā)明授權(quán)融合領(lǐng)域知識(shí)圖譜的大模型提示工程優(yōu)化系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.融合領(lǐng)域知識(shí)圖譜的大模型提示工程優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括： 解析模塊，所述解析模塊通過實(shí)體關(guān)系拓?fù)浞治鏊惴ㄌ崛?shù)化約束條件，形成包含實(shí)體屬性關(guān)聯(lián)矩陣的約束編碼信號(hào)；所述約束編碼信號(hào)包含實(shí)體屬性關(guān)聯(lián)矩陣的稀疏編碼格式與歸一化權(quán)重系數(shù)序列，其中稀疏編碼格式采用哈希映射表存儲(chǔ)實(shí)體類型與屬性鍵值對(duì)的組合關(guān)系，歸一化權(quán)重系數(shù)序列通過拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)中心性指標(biāo)與路徑衰減值的乘積計(jì)算生成，所述解析模塊通過動(dòng)態(tài)權(quán)重閾值過濾機(jī)制篩選有效約束條件，形成具有層級(jí)結(jié)構(gòu)的參數(shù)化約束信號(hào)傳輸至模板生成引擎模塊；所述實(shí)體關(guān)系拓?fù)浞治鏊惴ㄊ紫葘?duì)油氣勘探知識(shí)圖譜進(jìn)行子圖劃分，聚焦儲(chǔ)層評(píng)價(jià)相關(guān)的實(shí)體類型：巖性單元、測井曲線、物性參數(shù)，采用基于TransE的圖嵌入算法將實(shí)體節(jié)點(diǎn)映射到低維向量空間，通過余弦相似度計(jì)算建立實(shí)體屬性關(guān)聯(lián)矩陣，其中每個(gè)矩陣元素表示兩個(gè)實(shí)體在孔隙度分布、滲透率范圍維度上的相關(guān)性強(qiáng)度； 模板生成引擎模塊，所述模板生成引擎模塊采用語法樹動(dòng)態(tài)重組技術(shù)處理所述約束編碼信號(hào)，將約束條件注入預(yù)設(shè)的模板框架中，形成帶有儲(chǔ)層物性參數(shù)插槽的增強(qiáng)型提示文本流，進(jìn)行所述模板生成引擎模塊中語法樹動(dòng)態(tài)重組技術(shù)時(shí)，對(duì)預(yù)設(shè)模板框架進(jìn)行依存句法分析生成初始語法樹結(jié)構(gòu)，根據(jù)約束編碼信號(hào)中的參數(shù)插槽類型定位語法樹中可替換節(jié)點(diǎn)，采用雙向注意力機(jī)制計(jì)算約束條件與上下文語境的語義匹配度，動(dòng)態(tài)選擇參數(shù)插入位置并重構(gòu)語法樹分支；所述增強(qiáng)型提示文本流的生成過程包含參數(shù)插槽的動(dòng)態(tài)填充與語義連貫性校驗(yàn)，其中動(dòng)態(tài)填充采用基于規(guī)則的正則表達(dá)式匹配與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上下文預(yù)測相結(jié)合的方式，語義連貫性校驗(yàn)通過預(yù)訓(xùn)練語言模型對(duì)重組后的提示文本進(jìn)行流暢度評(píng)分，當(dāng)評(píng)分低于設(shè)定閾值時(shí)觸發(fā)語法樹回溯機(jī)制重新選擇插入節(jié)點(diǎn)，所述模板生成引擎模塊將驗(yàn)證通過的提示文本流封裝為結(jié)構(gòu)化指令集傳輸至大模型交互接口模塊； 大模型交互接口模塊，所述大模型交互接口模塊接收所述增強(qiáng)型提示文本流并同步加載知識(shí)圖譜驗(yàn)證規(guī)則集，生成包含地質(zhì)專業(yè)術(shù)語的問答響應(yīng)數(shù)據(jù)流； 反饋分析模塊，所述反饋分析模塊接收所述問答響應(yīng)數(shù)據(jù)流，通過語義誤差向量計(jì)算算法，將模型輸出結(jié)果與知識(shí)圖譜標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯匹配，形成包含語義偏差度量的反饋信號(hào)；所述反饋分析模塊進(jìn)行所述語義誤差向量計(jì)算算法時(shí)，將模型輸出文本進(jìn)行實(shí)體識(shí)別與關(guān)系抽取得到結(jié)構(gòu)化語義網(wǎng)絡(luò)，與知識(shí)圖譜標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)構(gòu)建的參考語義網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖結(jié)構(gòu)比對(duì)，通過節(jié)點(diǎn)匹配度、邊相似度及路徑連通性三個(gè)維度計(jì)算差異度量值；所述語義偏差度量的反饋信號(hào)包含細(xì)粒度誤差分類信息與修正優(yōu)先級(jí)標(biāo)記，其中誤差分類信息區(qū)分實(shí)體缺失、關(guān)系矛盾及數(shù)值超界三種類型，修正優(yōu)先級(jí)標(biāo)記根據(jù)誤差對(duì)業(yè)務(wù)決策的影響程度進(jìn)行動(dòng)態(tài)賦值，所述反饋分析模塊通過構(gòu)建誤差傳播圖譜追溯偏差源頭，形成帶有因果鏈標(biāo)注的反饋信號(hào)傳輸至優(yōu)化策略模塊； 優(yōu)化策略模塊，所述優(yōu)化策略模塊接收所述反饋信號(hào)并基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整模板生成過程中儲(chǔ)層物性參數(shù)的權(quán)重系數(shù)，形成參數(shù)優(yōu)化指令信號(hào)并傳輸至所述解析模塊完成約束條件的迭代更新。

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