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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利基于向量检索与上下文感知的意图分类方法、设备及介质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：CN120448929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510941585.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于向量检索与上下文感知的意图分类方法、设备及介质是由王然鹏;周祥国;宫保金;岳现国;李根;陈贵文;柳增运;王小明;乔东旭设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于向量检索与上下文感知的意图分类方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于向量检索与上下文感知的意图分类方法、设备及介质，涉及人工智能技术领域。方法包括：提取业务元数据与典型问题示例关联生成标准化服务描述文档；通过预训练语言模型将标准化服务描述文档编码为高维语义向量，并构建近邻搜索索引存储高维语义向量；将用户身份信息和当前问题文本拼接成增强查询语句并通过语义模型编码为上下文感知的动态查询向量；基于动态查询向量进行相似度检索得到候选智能服务并进行业务域过滤、上下文加权排序及动态优先级重排，输出目标推荐服务；通过采集目标推荐服务的交互行为数据，基于预设评估规则对服务描述和问题示例进行质量评分并更新质量评分低于质量阈值的服务描述和问题示例。

本发明授权基于向量检索与上下文感知的意图分类方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于向量检索与上下文感知的意图分类方法，其特征在于，所述方法包括： 从智能服务的原始描述文档中提取业务元数据，并将所述业务元数据与对应典型问题示例关联，生成标准化服务描述文档； 通过预训练语言模型将所述标准化服务描述文档编码为高维语义向量，并构建近邻搜索索引，以存储所述高维语义向量； 将实时获取的用户身份信息和当前问题文本拼接成增强查询语句，并通过语义模型将所述增强查询语句编码为上下文感知的动态查询向量； 基于所述动态查询向量，在所述近邻搜索索引中进行相似度检索，得到候选智能服务，并对候选智能服务进行业务域过滤、上下文加权排序及动态优先级重排，输出最终匹配的目标推荐服务； 通过采集所述目标推荐服务的交互行为数据，基于预设评估规则对服务描述和问题示例进行质量评分，并自动更新质量评分低于质量阈值的服务描述和问题示例； 通过采集所述目标推荐服务的交互行为数据，基于预设评估规则对服务描述和问题示例进行质量评分，并自动更新质量评分低于质量阈值的服务描述和问题示例，具体包括： 实时采集用户针对所述目标推荐服务的交互行为数据；所述交互行为数据包括：服务选择行为、服务调用结果、调用响应时间和用户停留时间； 基于所述交互行为数据，计算服务描述与用户问题之间的语义相似度、示例间语义一致性及其他相关性指标的第一加权和，并计算示例间语义相似度、示例多样性及用户点击偏好的第二加权和； 基于所述第一加权和与所述第二加权和，确定服务描述和问题示例之间的质量评分，并在所述质量评分低于质量阈值的情况下，基于所述交互行为数据，更新服务描述中的功能标签及新的问题示例； 将实时获取的用户身份信息和当前问题文本拼接成增强查询语句，并通过语义模型将所述增强查询语句编码为上下文感知的动态查询向量，具体包括： 实时采集用户身份信息、使用设备类型和历史交互行为，并将所述用户身份信息、所述使用设备类型和所述历史交互行为作为上下文特征； 将所述上下文特征转化为标识前缀，并将所述标识前缀和当前问题文本进行拼接，生成具有上下文标识的增强查询语句； 将所述增强查询语句输入至预训练的语义模型中，以对所述增强查询语句进行联合语义编码，输出融合上下文特征的动态查询向量； 对候选智能服务进行业务域过滤、上下文加权排序及动态优先级重排，输出最终匹配的目标推荐服务，具体包括： 基于业务域的余弦相似度，从语义向量库中筛选相似度高于预设阈值的候选智能服务，并根据用户岗位角色对候选智能服务的匹配得分进行加权调整； 结合候选智能服务的动态指标，对加权后的候选智能服务进行最终排序，以确定最终匹配的目标推荐服务；所述动态指标包括历史调用频率和时效性指标。

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