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龙图腾网恭喜图灵人工智能研究院(南京)有限公司申请的专利一种基于LLM与向量模型的Text2SQL智能查询问答方法与系统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：CN119149575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411657542.6，技术领域涉及：G06F16/242；该发明授权一种基于LLM与向量模型的Text2SQL智能查询问答方法与系统是由阚德军;谢云;徐克;陶圣设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LLM与向量模型的Text2SQL智能查询问答方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LLM与向量模型的Text2SQL智能查询问答方法与系统，旨在构建以LLM为核心、以向量模型为辅的交互联合模型，通过多维数据表征、任务解耦、模型多任务同步微调和链路构建，实现智能Text2SQL查询问答链，包含SQL生成与执行、回答生成等多个阶段的协作，从而将用户用自然语言表达的查询需求转换为专业的MySQL查询语句。本发明通过任务解耦设计和链路构建，将复杂的Text2SQL任务拆解为多个相对较简单的任务，通过链路构建，优化了任务节点调度并针对模型生成异常进行容错处理；同时为辅助用户检验，本发明还将各子任务结果在前端进行显示，并让子任务结果可编辑，使得最终结果可溯源。

本发明授权一种基于LLM与向量模型的Text2SQL智能查询问答方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LLM与向量模型的Text2SQL智能查询问答方法，其特征在于，包括步骤：S1、构建向量模型微调数据集，并用该数据集对向量模型进行微调，所述向量模型用于将任意输入文本映射为低维稠密向量；S2、构建多任务的LLM微调数据集，并用该数据集对LLM进行微调，所述LLM用于根据输入的提示语生成相应的输出内容，所述多任务包括时间提取任务、Text2SQL任务和回答生成任务；S3、构建Text2SQL问答模板向量库和数据表向量数据库；S4、将用户的查询问题输入到微调后的向量模型进行向量化，并根据向量相似度在构建的Text2SQL问答模板向量库和数据表向量数据库中分别检索出与查询问题最相似的Text2SQL问答模板作为参考问答模板，以及与查询问题相关度TOP3的数据表作为参考数据表，同时基于微调后的LLM从查询问题中提取与时间相关的表述，称之为时间表述；S5、按数据表名称从SQL数据库中索引得到参考数据表的描述信息，结合该描述信息、用户的查询问题、提取的时间表述和参考示例构建查询提示语，并将该查询提示语输入到微调后的LLM中以推理生成相应的SQL语句，执行该SQL语句并获取执行结果；S6、结合用户的查询问题、查询的数据表、生成的SQL语句和执行结果，构建回答提示语，并将该回答提示语输入到微调后的LLM中生成回答内容反馈给用户。

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