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龙图腾网获悉广东赛博威信息科技有限公司申请的专利基于LoRA微调的大语言模型对话式智能报表生成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：CN121072500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511618492.5，技术领域涉及：G06F40/18；该发明授权基于LoRA微调的大语言模型对话式智能报表生成方法是由钟茂连设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LoRA微调的大语言模型对话式智能报表生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于LoRA微调的大语言模型对话式智能报表生成方法，属于智能报表生成技术领域。方法包括：通过构建四元组训练样本与条件化增强构建领域数据集，采用多目标LoRA微调优化SQL生成、图表分类和文本总结任务，并引入策略网络提升查询理解；通过超网络实现对话状态追踪与动态调制，结合业务语义映射库实现精准的SQL解析与修正；最后基于数据特征分析与多模型融合推荐，生成最优可视化图表与多模态总结，完成端到端的智能报表生成。本发明通过条件增强四元组数据与多目标LoRA微调，结合动态对话调制与业务语义映射，实现从自然语言到精准SQL、图表及总结的端到端转换，显著提升分析准确性与交互体验。

本发明授权基于LoRA微调的大语言模型对话式智能报表生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LoRA微调的大语言模型对话式智能报表生成方法，其特征在于：包括以下步骤： 多阶段领域数据集构建：采集并清洗领域数据，建立多维业务分类体系，并构建四元组训练样本入库，同时通过添加条件文本进行数据增强； 多目标LoRA模型微调：通过在基座模型上插入LoRA适配器进行监督训练，基于四元组训练样本设计多目标联合损失函数优化模型参数，引入策略网络对用户查询进行改写，并通过策略梯度算法更新参数获取大语言模型； 对话管理与状态追踪：通过构建条件化超网络，对多轮对话状态追踪，解析新输入并更新状态生成分层调制向量，将调制向量作用于LoRA适配器动态调整大语言模型输出； 语义解析与SQL修正：通过构建业务语义映射库，对用户查询进行术语标准化基于大语言模型生成初始SQL草稿，再通过修正后获取SQL语句； 智能报表生成与可视化：执行修正后的SQL语句获取数据集，通过自动化特征分析并输入图表推荐模型，结合大语言模型输出选择最佳图表类型并渲染得到可视化图表； 所述四元组训练样本，格式为[自然语言查询；标准SQL；最优图表类型；专家级文本总结]； 所述多目标LoRA模型微调，包括以下步骤： 基础LoRA微调：选择基座模型，在基座模型的所有关键线性变换层插入低秩适配器，使用四元组训练数据对LoRA参数进行监督训练，经过梯度分析后，将适配器中向下投影的矩阵的学习率设置为向上投影的矩阵的学习率的16倍，并对向下投影的矩阵使用梯度裁剪阈值； 多目标联合损失函数设计：模型架构设计四个并行的输出头，分别对应四元组的四个部分：SQL头、图表分类头、总结生成头以及联合表示头，通过多目标联合损失函数同步训练所有输出头，损失函数为四个任务的加权和，其中权重系数根据训练样本分类标签调整； 策略级微调：在监督式微调之后，冻结基座模型和LoRA适配器，引入一个轻量的策略网络对原始的用户查询进行细微的改写，同时设计综合奖励，采用策略梯度算法，根据综合奖励更新策略网络的LoRA参数。

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