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龙图腾网获悉南京迅集科技有限公司申请的专利基于多模态大模型的动态向量知识库构建与检索方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120277223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510765415.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于多模态大模型的动态向量知识库构建与检索方法是由冯钟灵;李旭;党鑫;马伟设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的动态向量知识库构建与检索方法在说明书摘要公布了：本发明属于知识检索技术领域，本发明公开了基于多模态大模型的动态向量知识库构建与检索方法，包括：获取多源异构模态数据集，并对其进行预处理和模态规范化处理，获得标准化多模态数据集；利用预训练多模态大模型进行特征提取和语义向量表示生成，构建多模态知识向量集；对多模态知识向量集进行语义关联分析与层次聚类，构建结构化向量知识库；对向量知识库进行语义相似度计算和关系建模，形成向量关系网络；基于用户输入的混合模态查询信息进行意图分析与向量表示，结合向量关系网络实现高效相似性检索；通过用户反馈进行动态优化，实现个性化检索结果调整，有效解决了传统检索系统在处理多模态数据时的局限性问题。

本发明授权基于多模态大模型的动态向量知识库构建与检索方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态大模型的动态向量知识库构建与检索方法，其特征在于，包括： 步骤一：获取多源异构模态数据集，并对所获得的多源异构模态数据集进行预处理和模态规范化处理，获得相应的标准化多模态数据集； 步骤二：基于预先构建的多模态大模型对标准化多模态数据集进行特征提取和语义向量表示生成，获得相应的多模态知识向量集； 步骤三：对所获得的多模态知识向量集进行语义关联分析与层次聚类，构建向量知识图谱结构，并基于向量知识图谱结构构建结构化的向量知识库； 步骤四：对所获得的向量知识库进行语义相似度计算和向量间关系建模，获得相应的向量关系网络，包括： 对所获得的向量知识库进行语义相似度计算，获得向量知识库内不同向量之间的语义相似度；并基于其构建相应的相似度矩阵； 基于所获得的相似度矩阵，并通过应用阈值过滤和密度聚类进行高密度语义关联区域识别，获得相应的语义关联簇；并对所获得的语义关联簇进行关系类型识别和属性标注，获得相应的语义关系三元组； 基于所述语义关系三元组构建向量间的关系图结构，并进行图嵌入优化，获得相应的初始向量关系网络；并对所述初始向量关系网络进行关系推理和链接预测，获得相应的增强型向量关系网络； 对所获得的增强型向量关系网络进行权重优化和路径分析，获得相应的向量关系网络； 步骤五：对用户输入的混合模态查询信息进行多模态查询理解与意图分析，获得相应的查询向量表示；并结合向量关系网络进行高效相似性检索，获得相应的初始检索结果集； 步骤六：对所获得的初始检索结果集进行动态反馈优化，得到优化检索结果集。

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