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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于大语言模型的实体抽取智能体构建方法及系统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：CN120197686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510614742.1，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于大语言模型的实体抽取智能体构建方法及系统是由吕丰;殷磊;钱凯;吴帆;李定宇;罗琼;陈博文;湛誉;侯媚设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的实体抽取智能体构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及实体抽取技术领域，公开了一种基于大语言模型的实体抽取智能体构建方法，包括：对实体标签文件进行分类和切片处理，将标签名称及对应实体词转化为待查询向量，并组织成标签向量库，最终合并为知识库；按照预设范式编写提示词；从模型库中选择适配的大语言模型，通过测试样例集对候选模型进行准确率和召回率评估，基于评估结果选取最优模型；根据下游任务需求开发工具，完成服务URL测试、工具可用性测试以及自动化调用流程验证；将知识库与提示词输入大语言模型进行实体抽取，调用工具处理抽取结果，验证输出正确性，并根据调试结果迭代优化各阶段配置；本发明解决了现有的智能体构建方法中模型通用效果差、使用较为繁琐的问题。

本发明授权一种基于大语言模型的实体抽取智能体构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的实体抽取智能体构建方法，其特征在于，包括： 获取特定领域的实体标签文件，对所述实体标签文件进行分类和切片处理，将所述实体标签文件中的标签名称及标签名称对应的实体词转化为待查询向量，并将待查询向量组织成标签向量库，最终将标签向量库合并为知识库； 按照预设范式编写提示词，其中，提示词包括：定义角色、任务内容、中英文标签、抽取指令以及标准输出格式； 从模型库中选择与所述特定领域适配的大语言模型，基于所述特定领域生成测试样例集，通过测试样例集对选择的大语言模型进行准确率和召回率评估，基于评估结果选取最优模型； 根据所述特定领域的下游任务需求开发工具，并对开发完成后的工具进行服务URL测试、可用性测试以及自动化调用流程验证，当全部测试和验证均通过时将开发完成后的工具作为最优工具； 将知识库与提示词输入所述最优模型中进行实体抽取，调用所述最优工具处理实体抽取的结果，验证输出正确性，当正确性满足需求则将所述最优模型和所述最优工具构建为智能体； 基于所述特定领域生成测试样例集，包括： 编写包含所述特定领域中的领域问题及标准答案的测试样例库； 按预设比例对所述测试样例库进行随机抽样生成测试样例集； 通过测试样例集对选择的大语言模型进行准确率和召回率评估，基于评估结果选取最优模型，包括： 将所述测试样例集中的领域问题逐一输入选择的大语言模型中记录大语言模型的运行结果； 将大语言模型的运行结果与所述测试样例集中的标准答案进行对比，计算运行结果与标准答案的准确度和召回率，并将准确度和召回率最高的大语言模型作为最优模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中南大学，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。