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龙图腾网获悉南京国睿信维软件有限公司申请的专利基于多模态大模型和GraphRAG的工艺设计标准智能问答系统及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：CN120725156B 。

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：202511186903.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于多模态大模型和GraphRAG的工艺设计标准智能问答系统及方法是由余洋;张欣怡设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型和GraphRAG的工艺设计标准智能问答系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态大模型和GraphRAG的工艺设计标准智能问答系统及方法，属于人工智能及工艺设计领域。该系统通过多模态大模型对GB二维表图片进行智能解析，提取国标号、名称、介绍及表格数据，并将其转换为结构化JSON格式；结合图数据库构建动态知识图谱，实现工艺标准数据的高效存储与关联。提取用户问题中的实体、属性及数字参数，基于图数据库路径匹配模型精准召回符合数值区间要求的工艺标准路径，最终通过大语言模型生成工艺设计建议。本发明显著提升工艺设计的智能化水平与标准合规性，在工业制造、机械加工、材料处理等工艺设计相关领域具有广阔的应用前景。

本发明授权基于多模态大模型和GraphRAG的工艺设计标准智能问答系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态大模型和GraphRAG的工艺设计标准智能问答系统的智能问答方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.收集工艺标准设计的GB二维表图片； 步骤2.通过集成多模态大模型，对GB二维表图片进行识别，识别出图片中的国标号、国标名称、国标介绍以及将GB二维表图片中的各国标对应的工艺设计标准二维表格转变为JSON字符串格式数组； 步骤3.将所述JSON字符串格式数组存储到图数据库，其中每一个国标作为一个实体节点，该节点的名称为国标名称，二维表的每一行数据形成一个path路径，每一个属性作为该path路径的一个节点，节点的名称为该属性的名称+值，构建多个标准的知识图谱； 知识图谱为三层图谱结构，具体为： 国标实体层：包括国标号、名称、适用范围的元数据，每个国标作为一个独立的实体节点，其元数据作为节点的属性进行存储； 工艺参数层：以属性为节点，属性节点与国标实体层中的节点通过边连接，表示之间的关联关系； 数值区间层：通过B+树索引区间范围，B+树索引进行区间查询，提高数值型参数的检索效率； 步骤4.基于大语言模型，对用户的问题进行命名实体识别，提取出用户问题的实体、属性和数字； 步骤5.针对提取出的实体和属性，访问图数据库，按节点名称匹配相似路径，如果能匹配到，则进一步提取节点路径的数字区间，判断用户问题中的数字是否在节点路径的数字区间范围内；具体为：设计双阶段检索策略，先通过实体匹配召回候选路径，根据用户问题中提取的实体信息，在知识图谱中查找与之匹配的实体节点，召回与该实体节点相关的路径；再通过数值区间过滤，对于召回的候选路径，根据用户问题中的数值信息，判断其是否在路径中数值区间节点的范围内，过滤掉不匹配的路径； 步骤6.经过多轮召回，召回多条path路径，然后针对召回的多条path进行去重操作，并最终将其转换为纯文本格式的上下文；具体为： 6.1区间敏感检索： 路径匹配：基于余弦相似度算法计算实体属性与节点路径匹配度，其核心思想是将源字符串和目标字符串转为两个向量，通过计算两个向量夹角的余弦值来评估相似度，取值范围为[-1,1]，值越接近1表示方向越相似，越接近-1表示方向越相反，0表示正交，无相关性； 在知识图谱中，将用户问题中的实体属性字符串与图数据库中节点路径字符串转为两个向量，通过计算余弦相似度，以判断用户问题与节点路径的匹配程度；当相似度=0.9，则满足匹配要求； 数值比较：将用户输入数值转换为浮点型，与知识图谱中的区间端点进行数值运算，判断用户输入数值是否在该区间内，从而确定是否召回对应的路径； 6.2上下文生成策略： 去重算法：基于最长公共子序列LCS的路径相似性判断，LCS算法通过寻找两个序列中的最长公共子序列，来衡量相似程度，在召回的多条path路径中，利用LCS算法判断路径之间的相似性，去除相似度≥95%的路径，减少冗余信息； 文本格式化：将JSON路径转换为自然语言描述； 步骤7.将上下文结合提示词提供给大语言模型，并由大语言模型生成最终的工艺标准的设计建议。

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