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龙图腾网获悉中电信人工智能科技(北京)有限公司申请的专利基于轻量多模态模型的图像数据存储与检索方法和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：CN119903201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411983302.5，技术领域涉及：G06F16/58；该发明授权基于轻量多模态模型的图像数据存储与检索方法和装置是由余述超;刘江;宋志勤;高学义;孙皓设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量多模态模型的图像数据存储与检索方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于轻量多模态模型的图像数据存储与检索方法、装置、计算机存储介质和处理器。本申请通过引入轻量CLIP模型和特征聚类存储策略，降低了CLIP模型的计算复杂度，提高了特征存储和检索效率。通过在特征入库之前划分特征聚类簇，根据聚类簇进行存储在检索阶段减少检索匹配，实现了更加精准的检索。引入LLMagent判断和LLMagent模型重新检索，提升了检索结果的相关性和一致性，因此，本申请解决了现有技术中多模态数据在向量数据库中检索低延迟较高导致效率较低的问题。

本发明授权基于轻量多模态模型的图像数据存储与检索方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量多模态模型的图像数据存储与检索方法，其特征在于，包括： 基于第一图像数据的特性和应用场景进行分类，得到多个第一特征类别，所述第一图像数据为待存储的图像数据； 至少基于轻量CLIP模型对所述第一图像数据进行特征提取，得到第一目标特征，基于所述第一特征类别对所述第一目标特征进行聚类，得到多个特征聚类簇，并将所述特征聚类簇存储至向量数据库，所述轻量CLIP模型为将1D卷积与注意力层结合的CLIP模型，所述特征聚类簇与所述第一特征类别一一对应； 获取第二图像数据和或第一文本数据，获取第二特征类别，所述第二图像数据为用户输入的查询图像，所述第一文本数据为用户输入的查询文本，所述第二特征类别为用户输入的查询特征类别且所述第二特征类别包括所述第一特征类别中的一个或多个； 至少基于所述轻量CLIP模型对所述第二图像数据和或所述第一文本数据进行特征提取，得到第二目标特征，基于所述第二特征类别确定对应的所述特征聚类簇，得到目标聚类簇，并基于所述第二目标特征在所述目标聚类簇中进行匹配，得到第一检索结果； 将所述第一检索结果与所述第二图像数据或所述第一检索结果与所述第一文本数据输入LLMagent模型中进行评估，在所述评估通过的情况下，将所述第一检索结果确定为目标检索结果，所述评估包括相关性评估、置信度评估和一致性评估中的一个或多个。

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