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龙图腾网获悉南京邮电大学;南京长江都市建筑设计股份有限公司申请的专利基于知识增强大语言模型的智慧建筑运维问询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：CN120012927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510076494.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于知识增强大语言模型的智慧建筑运维问询方法及系统是由魏昕;陈君宇;唐觉民;顾小军;季敏轩;李燕;廖俊淇;马瑞设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识增强大语言模型的智慧建筑运维问询方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识增强大语言模型的智慧建筑运维问询方法及系统，方法包括：采用孤立森林算法对建筑运维数据进行无监督异常检测；利用包含运维场景的数据集微调大语言模型；依据建筑结构、运维规则与问询需求构建外部知识库；通过知识搜索与文本向量匹配获取相关知识，并设计提示模板用于知识的文本形式转化，利用知识增强大语言模型检索相关运维数据，为用户提供合理的运维分析和建议。本发明很好地解决了因数据量大导致的异常值筛选难题，通过微调与构建知识图谱提升了其对运维信息的检索能力，能够替代人工进行运维信息的提取与分析，大大减少了智慧建筑运维过程中的人工干预和成本。

本发明授权基于知识增强大语言模型的智慧建筑运维问询方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于知识增强大语言模型的智慧建筑运维问询方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、针对真实智慧建筑中用于运维信息问询的海量传感器数据，通过无监督异常检测方法来筛选异常值的数据预处理，以提高其作为问询回复依据的可靠性，预处理后的数据存储在运维数据库中； 步骤2、构建包含运维场景的问题-SQL对组成的混合微调数据集对LLM进行QLoRA训练，QLoRA是在原有模型参数的情况下引入附加的低秩适应矩阵来扩展LLM功能的微调技术，从而得到增强了运维问询场景下将自然语言转换为SQL能力的originalOamp;MLLM； 步骤3、依据实际建筑的结构信息与运维规则，基于三元组的方式定义实体与关系以构建运维知识图谱，根据运维信息问询经典的几类场景构建少量的示例，示例与知识图谱共同作为外部知识库； 步骤4、针对知识图谱的搜索，对运维问询中涉及的实体定义了建筑层级信息分类和对应的优先级，并设计了一个基于建筑实体的类优先级的图谱搜索算法，得到运维知识图谱中与问询有关的类与三元组；针对示例的搜索，采用文本向量匹配的方法选取相关度最高的前三个示例；最后，在设计的提示模板下引导LLM将问询相关的类、三元组和示例转化为连续文本形式的知识提示； 步骤5、通过知识提示得到增强后的knowledge-enhancedOamp;MLLM以完成对运维数据库进行检索，返回的相关数据将与问询一并作为上下文信息，最后knowledge-enhancedOamp;MLLM根据此上下文信息对用户的问询提供合理的运维分析和建议。

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