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龙图腾网获悉烟台海颐软件股份有限公司申请的专利一种多元知识链接驱动的NL2SQL问题增强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：CN119739837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510237478.4，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种多元知识链接驱动的NL2SQL问题增强方法是由闫谷丰;李晓宇;喻魏贤;于瑞强;李万勇;李慧霖;赵轩臣设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多元知识链接驱动的NL2SQL问题增强方法在说明书摘要公布了：本发明属于电力自然语言数据问答技术领域，具体涉及一种多元知识链接驱动的NL2SQL问题增强方法。所述方法包括：利用数据库表信息构建电力数据模式，并梳理出电力领域知识；构建问题解析Prompt模板，并利用大语言模型分析原始问题的结构，从原始问题中提取关键实体；基于梳理出的电力领域知识及从原始问题中提取的关键实体，采用混合相似度检索的方式检索电力领域知识；通过多级模式链接方法，以获取到与原始问题相关的数据库表与数据模式；基于检索出的电力领域知识及所获取到的数据模式，进行知识标准化并设计问题增强Prompt模板，利用大语言模型对原始问题进行重构增强，消除混淆和干扰因素，提高问答的准确度。

本发明授权一种多元知识链接驱动的NL2SQL问题增强方法在权利要求书中公布了：1.一种多元知识链接驱动的NL2SQL问题增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤100：利用数据库表信息构建电力数据模式，并梳理出电力领域知识，所述电力领域知识包括业务-模式映射关系知识及数据编码关系知识； 步骤200：构建问题解析Prompt模板，并利用大语言模型分析原始问题的结构，从原始问题中提取关键实体； 步骤300：基于梳理出的电力领域知识及从原始问题中提取的关键实体，采用向量相似度与BM25相似度融合的方法共同检索业务-模式映射关系知识：计算实体与业务术语间的余弦相似度，以在向量数据库中检索出与实体具有相似语义的业务术语名称；利用BM25相似度在ES数据库中检索具有相同关键词片段的业务术语名称；根据向量余弦相似度得分，在向量数据库中获取与关键实体最相关的一条业务术语名称；根据BM25相似度得分，在ES数据库中同样获取最相关的一条业务术语名称；将两条业务术语名称合并后作为该实体的业务术语名称知识集合； 采用余弦相似度与BM25相似度方法，计算每个关键实体在编码关系向量库及编码关系ES库中内容的相似度，获得所有关键实体对应的编码关系知识集合； 步骤400：通过多级模式链接方法，以获取到与原始问题相关的数据库表与数据模式； 基于双重哈希值搜索的快速链接方法，将提取的原始问题实体分别与数据库中表和字段建立链接，获取与原始问题相关的数据库表与数据模式；设计库表过滤Prompt模板，过滤以得到与原始问题最相关、语义最符合的相关表； 与数据库中表建立链接，包括： 表级LSH构建，包括：构建表名称字典；从数据定义语言DDL中获取数据库中每张表的表名和中文名称，并格式化为字典D T； 创建表级哈希索引，根据构建好的字典DT创建表级LSH索引； 相似表名称检索，包括：获取的关键实体列表En={e 1,e 2,...}以及创建的表级LSH索引；对每个关键实体e i执行以下检索操作，以找出与实体相似的表名称，检索过程表示为： ； 其中，表示关键实体e i在lsht模型中的匹配函数；M t表示与输入实体相似的表名称集合； 表名称筛选，包括：对检索到的相似表名称集合M t进行进一步的筛选；通过SequenceMatcher来计算M t中每个关键实体与其相似表中文名称之间的文本相似度来实现； 候选表筛选及模式链接，包括：依据文本相似度计算结果，对其中每个关键实体对应的元素列表根据相似度结果进行降序排序，并选取每个实体中前top-k个表作为与用户需求最相关的表保留，组成相关表名集合； 所述库表过滤Prompt模板定义为P F，包含以下部分： ； 其中，G表示定义的任务角色目标；表示重要提醒，包括在完成任务时的重要提示和约束；O表示任务的输出格式；Q表示输入的原始问题；KP表示过滤表的关键思考流程提示；TF表示待过滤的表和字段信息； 步骤500：基于检索出的电力领域知识及所获取到的数据模式，进行知识标准化，并设计问题增强Prompt模板，利用大语言模型对原始问题进行重构增强。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人烟台海颐软件股份有限公司，其通讯地址为：264000 山东省烟台市开发区珠江路32号(III-5小区)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。