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龙图腾网获悉深圳爱莫科技有限公司申请的专利一种基于大模型的数据智能问答ChatBI方法及装置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：CN120804144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511294096.1，技术领域涉及：G06F16/2452；该发明授权一种基于大模型的数据智能问答ChatBI方法及装置是由杨恒;龙涛;吴永杰;韦健文设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的数据智能问答ChatBI方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大模型的数据智能问答ChatBI方法及装置，包括以下步骤：步骤一、构建数据库知识向量库；步骤二、问题语义转写与检索。本发明根据问题转写、数据检索补充，利用大语言模型根据数据的特性和问题，进行相应的可视化图表生成，这种方式不仅实现了任意数据的自动可视化，同时以对话的形式提供更详细更清晰的表达方式，实现了灵活性、智能化和自动化的流程，给客户更直观地展示数据的趋势和关系。通过结合大语言模型与数据可视化技术，实现根据自然语言提示词和数据，自动生成合适的可视化图表，从而大大提高数据分析与呈现的效率，降低用户的学习成本，并为不同领域的用户提供个性化的数据展示解决方案。

本发明授权一种基于大模型的数据智能问答ChatBI方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的数据智能问答ChatBI方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、构建数据库知识向量库：对目标数据库的建表语句进行分块处理，基于嵌入模型生成向量并存储；在步骤一中，所述数据库知识向量库的构建包括：对建表语句按表名、字段定义、约束条件分割为独立文本块；对业务描述文本按字段注释、业务场景说明分割为独立文本块；使用余弦相似度算法计算文本块间相关性，合并关联度高于阈值的文本块； 步骤二、问题语义转写与检索：通过预设提示词模板将用户自然语言问题转化为包含明确数据需求的结构化描述，基于所述结构化描述向所述数据库知识向量库中执行向量检索，获取匹配的数据库表结构及字段业务信息；在步骤二中，所述向量检索的具体过程为：计算用户问题结构化描述的嵌入向量；在向量库中检索与该向量余弦距离最小的Top-K个文本块；根据文本块来源类型分类整合检索结果； 步骤三、SQL生成与执行：基于所述结构化描述和检索结果输入大语言模型生成可执行SQL语句，在目标数据库中执行所述SQL语句，获取原始结果数据； 步骤四、可视化提示词转写：根据原始用户问题及原始结果数据，结合预定义的可视化规则库，生成包含图表类型选择逻辑的可视化配置提示词；在步骤四中，所述可视化规则库包含：数据类型与图表类型的映射规则、多字段关联规则和动态复杂度控制规则； 步骤五、图表生成与输出：将生成的可视化配置提示词输入大语言模型，生成符合前端渲染标准的图表代码，输出可视化图表至用户交互界面。

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