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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于混合模型的任务规划方法、装置、设备、介质和产品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：CN119886322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411637369.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于混合模型的任务规划方法、装置、设备、介质和产品是由褚旭;王炳策;谭志杰;吴苏桓;阳彤;陈肖肖;李博;李伟平;莫同设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合模型的任务规划方法、装置、设备、介质和产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于混合模型的任务规划方法、装置、设备、介质和产品，该方法包括：将用户请求输入至混合模型中的第一大语言模型中，得到多个子任务；多个子任务是以有向文本图的形式被输出的；将有向文本图输入至文本嵌入模块，将有向文本图中的每个节点的文本特征转换为嵌入向量；将嵌入向量输入图神经网络，得到每个节点对应的聚合特征；将每个节点对应的聚合特征输入第二大语言模型中，得到针对用户请求的答案；其中，答案包括针对每个子任务的子答案。本申请结合了图神经网络和大语言模型各自的优势，使得用户请求显式地被拆解成多个子任务，实现准确、高可靠性和可解释的任务规划。

本发明授权基于混合模型的任务规划方法、装置、设备、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模型的任务规划方法，其特征在于，混合模型包括依次连接的第一大语言模型、文本嵌入模块、图神经网络和第二大语言模型，所述方法包括： 将用户请求输入至已经完成训练的混合模型中的第一大语言模型中，得到所述第一大语言模型输出的多个子任务；其中，所述多个子任务以及子任务两两之间的依赖关系是以有向文本图的形式被输出的； 将所述有向文本图输入至所述已经完成训练的混合模型中的文本嵌入模块，以使所述文本嵌入模块将所述有向文本图中的每个节点的文本特征转换为每个节点对应的嵌入向量； 将所述嵌入向量，以及，所述嵌入向量之间的依赖关系，输入至所述已经完成训练的混合模型中的图神经网络，利用图神经网络根据所述嵌入向量之间的依赖关系聚合所述嵌入向量，得到每个节点对应的聚合特征； 将所述每个节点对应的聚合特征输入至所述已经完成训练的混合模型中的第二大语言模型中，得到所述第二大语言模型输出的针对所述用户请求的答案；其中，所述答案包括针对每个子任务的子答案； 其中，所述已经完成训练的混合模型，是基于预设图结构数据，对预先构建的混合模型中的文本嵌入模块和图神经网络进行预训练，以及，基于预设微调指令集，对预训练的混合模型中的文本嵌入模块和图神经网络进行指令微调后得到的。

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