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龙图腾网获悉烟台岸基网络科技有限公司申请的专利基于大语言模型的海运业务流程自动化实现方法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：CN120410098B 。

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：202510544762.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于大语言模型的海运业务流程自动化实现方法是由马山;邵福强;郭小伟;陈志光;于旭光;靳承铂设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的海运业务流程自动化实现方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的海运业务流程自动化实现方法，属于流程自动化领域。本方法步骤包括：在操作时收集多模态数据，得到目标流程的任务顺序列表；对任务顺序列表中的任务项进行分组；使用大语言模型为各分组分配活动名称；使用强化学习模型为每个活动名称分别分配一个可调用的工具；将任务顺序列表、各任务项所对应的活动名称以及各活动名称所对应的工具一同输入至大语言模型中，得到流程编排数据，再将流程编排数据转换为RPA自动化脚本。本发明能够在不对原系统进行改造的情况下对流程进行挖掘，缩短了挖掘时间，降低了成本，同时也消除了改造系统所带来的隐患，并且具有适应性强、具有自动迭代优化能力等优点。

本发明授权基于大语言模型的海运业务流程自动化实现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的海运业务流程自动化实现方法，其特征在于： 步骤包括： 步骤S1、在操作人员进行目标流程操作的同时收集多模态数据，并基于多模态数据得到目标流程的任务顺序列表； 步骤S1中，基于多模态数据得到目标流程的任务顺序列表是指：读取临时列表中的各条多模态数据，一条多模态数据对应一个任务项，将各条多模态数据分别输送到支持多模态的大语言模型中，得到各任务项对应的任务描述信息； 步骤S2、对任务顺序列表中的任务项进行分组； 步骤S2的具体过程为： 步骤S2-1、将各任务项的任务描述信息转换成嵌入向量； 步骤S2-2、计算各嵌入向量之间的语义相似度； 步骤S2-3、基于嵌入向量之间的语义相似度和预设的聚类参数以聚类的方式对任务项进行分组； 步骤S3、使用大语言模型为各分组分配活动名称； 步骤S4、使用强化学习模型为每个活动名称分别分配一个可调用的工具； 步骤S5、将任务顺序列表、各任务项所对应的活动名称以及各活动名称所对应的工具一同输入至大语言模型中，得到流程编排数据，再将流程编排数据转换为RPA自动化脚本。

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