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龍圖騰網(wǎng)獲悉國際關(guān)系學(xué)院申請的專利一種基于細(xì)粒度知識檢索的多路徑思維鏈推理生成方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120297425B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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?zhí)?專利號為：202510786179.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/04；該發(fā)明授權(quán)一種基于細(xì)粒度知識檢索的多路徑思維鏈推理生成方法是由趙亞茹;陳濤;李斌陽;李巖;黃嘉設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于細(xì)粒度知識檢索的多路徑思維鏈推理生成方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于細(xì)粒度知識檢索的多路徑思維鏈推理生成方法，包括：采用大語言模型對用戶提問進行深度語義分析，抽取提問文本中包含的實體和實體之間的關(guān)系生成三元組集合；通過設(shè)置高低雙置信度閾值將三元組動態(tài)劃分為不同置信度集合；利用預(yù)先定義的路徑構(gòu)建思維鏈框架，得到初始推理路徑集合；對初始推理路徑進行優(yōu)化，利用Top?k打分對優(yōu)化后的推理路徑集合進行采樣，得到高語義相關(guān)度的推理路徑集合；將推理路徑集合劃分為內(nèi)部路徑信息互補的多個推理路徑組，得到多個候選答案；采用多數(shù)投票機制，對多個候選答案進行選擇，最終得到一致性答案。本發(fā)明能夠顯著提升推理準(zhǔn)確性和可解釋性，大幅提升最終結(jié)論的可靠性和魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于細(xì)粒度知識檢索的多路徑思維鏈推理生成方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于細(xì)粒度知識檢索的多路徑思維鏈推理生成方法，其特征在于，包括： 步驟S1，采用大語言模型對用戶提問進行深度語義分析，抽取提問文本中包含的實體信息； 步驟S2，將抽取的實體再次輸入大語言模型，提取實體之間的所有關(guān)系，生成三元組集合； 步驟S3，根據(jù)上下文關(guān)聯(lián)度賦予每個三元組相關(guān)性評分，設(shè)置高置信度閾值和低置信度閾值并根據(jù)相關(guān)性評分將三元組集合劃分成高相關(guān)、低相關(guān)和中相關(guān)三個類別，將高相關(guān)和低相關(guān)三元組作為正負(fù)樣本提供給大語言模型使其進一步區(qū)分中相關(guān)三元組，獲得細(xì)粒度的與用戶提問高度相關(guān)的三元組； 步驟S4，將與用戶提問高度相關(guān)的三元組輸入大語言模型，利用預(yù)先定義的路徑構(gòu)建思維鏈框架，得到初始推理路徑集合； 步驟S5，將初始推理路徑集合輸入大語言模型，使其按照消除冗余、實體順序重排和合并子路徑的優(yōu)化策略，對初始推理路徑進行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的推理路徑集合； 步驟S6，將優(yōu)化后的推理路徑集合輸入大語言模型，利用Top-k打分對優(yōu)化后的推理路徑集合進行采樣，得到高語義相關(guān)度的推理路徑集合； 步驟S7，將用戶提問與高語義相關(guān)度的推理路徑集合輸入大語言模型，將推理路徑集合劃分為內(nèi)部路徑信息互補的多個推理路徑組，得到分別與多個推理路徑組對應(yīng)的多個候選答案； 步驟S8，采用多數(shù)投票機制，對多個候選答案進行選擇，最終得到一致性答案。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人國際關(guān)系學(xué)院，其通訊地址為：100091 北京市海淀區(qū)坡上村12號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。