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龙图腾网获悉北京火山引擎科技有限公司申请的专利基于大语言模型的智能助手答案生成方法、装置和设备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：CN120317379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510787234.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于大语言模型的智能助手答案生成方法、装置和设备是由陈祥;王剑设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的智能助手答案生成方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本公开涉及计算机技术、大模型技术、大语言模型技术和人工智能技术领域，具体涉及基于大语言模型的智能助手答案生成方法、装置和设备，方法包括获取目标问题和知识库的数据索引，知识库包括与问题答案相关的数据，数据索引是通过对知识库中的数据进行逐层聚类后得到的，数据索引包括多个层级的聚类节点，且聚类节点具有数据摘要；基于聚类节点之间的层级关系，将聚类节点中的数据摘要与目标问题进行相似度比对，得到与目标问题相匹配的目标聚类节点；基于目标聚类节点中的数据摘要，生成目标问题的问题答案。可以缩短生成问题的时间。

本发明授权基于大语言模型的智能助手答案生成方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的智能助手答案生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标问题和知识库的数据索引，所述知识库包括与问题答案相关的数据，所述数据索引是通过对所述知识库中的数据进行逐层聚类后得到的，所述数据索引包括多个层级的聚类节点，且所述聚类节点具有数据摘要；所述多个层级的聚类节点是基于如下方法得到的：将所述知识库中的数据切分为多个数据块，并提取所述数据块的特征向量；基于所述数据块的特征向量，对所述多个数据块进行聚类，得到第一层级的聚类节点；在所述第一层级的聚类节点中，分别提取各个聚类节点的数据摘要和数据摘要的特征向量；基于所述数据摘要的特征向量，对所述第一层级的聚类节点进行逐层聚类，得到其它层级的聚类节点； 针对任一层级的聚类节点，汇集各个聚类节点的数据摘要，并将汇集的数据摘要输入问题生成模型，由所述问题生成模型输出示例问题，父层级对应的示例问题的问题粒度比子层级对应的示例问题的问题粒度粗，父层级的示例问题的数量小于子层级的示例问题的数量； 基于所述聚类节点之间的层级关系，将所述聚类节点中的数据摘要与所述目标问题进行相似度比对，得到与所述目标问题相匹配的目标聚类节点；其中，所述基于所述聚类节点之间的层级关系，将所述聚类节点中的数据摘要与所述目标问题进行相似度比对，得到与所述目标问题相匹配的目标聚类节点，包括：将数据索引的所有层级的示例问题和目标问题一起输入层级识别模型，得到与目标问题的问题粒度相匹配的目标层级；在所述目标层级的聚类节点中，查找与所述目标问题相匹配的聚类节点，得到所述目标聚类节点；所述基于所述聚类节点之间的层级关系，将所述聚类节点中的数据摘要与所述目标问题进行相似度比对，得到与所述目标问题相匹配的目标聚类节点，还包括：在父层级的聚类节点中，将至少部分聚类节点的数据摘要与所述目标问题进行相似度比对，得到所述父层级中与所述目标问题相匹配的父聚类节点；在子层级的聚类节点中，将所述父聚类节点下的至少部分聚类节点的数据摘要与所述目标问题进行相似度比对，得到所述子层级中与所述目标问题相匹配的子聚类节点，并将所述子聚类节点作为所述目标聚类节点； 基于所述目标聚类节点中的数据摘要，生成所述目标问题的问题答案。

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