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龙图腾网恭喜博思数采科技股份有限公司申请的专利一种基于大语言模型的采购知识检索方法及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：CN119336863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411886148.X，技术领域涉及：G06F16/33；该发明授权一种基于大语言模型的采购知识检索方法及系统是由游常凯;蔡文滨;喻守益;童晓婷;吴方毅;林镇勋;陈旭设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的采购知识检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了采购数据管理技术领域的一种基于大语言模型的采购知识检索方法及系统，方法包括：步骤S1、获取大量的采购文档切分得到若干个采购知识；步骤S2、通过大语言模型对各采购知识进行分类得到分类标签以及采购知识向量，生成分类标签的路由语料；步骤S3、基于分类标签创建包括若干个知识子库的知识库，创建路由库，将采购知识以及采购知识向量存储至知识子库，将路由语料存储至路由库；步骤S4、基于检索语句从路由库中匹配路由语料；步骤S5、基于路由语料对应的分类标签从知识库中定位知识子库；步骤S6、基于检索语句从知识子库中匹配采购知识以生成检索结果。本发明的优点在于：极大的提升了采购知识检索的准确性、效率以及多样性。

本发明授权一种基于大语言模型的采购知识检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的采购知识检索方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、获取大量的采购文档，基于内容类别对各所述采购文档进行切分，得到若干个采购知识；步骤S2、通过预训练的大语言模型对各所述采购知识进行分类，得到各所述采购知识对应的分类标签以及采购知识向量，并生成各所述分类标签的路由语料；步骤S3、基于各所述分类标签分别创建一包括若干个知识子库的知识库，创建一路由库，将各所述采购知识以及采购知识向量基于分类标签分别存储至对应的知识子库，将各所述路由语料存储至路由库；步骤S4、获取输入的检索请求，对所述检索请求进行校验后，解析所述检索请求得到检索语句，基于所述检索语句从路由库中匹配路由语料；步骤S5、基于所述路由语料对应的分类标签从知识库中定位对应的知识子库；步骤S6、基于所述检索语句从知识子库中匹配采购知识，基于匹配的各所述采购知识生成检索结果，展示所述检索结果；步骤S7、实时记录检索日志，基于所述检索日志优化大语言模型，将所述检索日志加密为加密日志，对所述加密日志进行存储和备份；所述步骤S1具体为：获取大量的采购文档，基于各所述采购文档构建采购文档集D={d1,d2,…,dn}，dn表示第n个采购文档；基于内容类别分别对各所述采购文档进行切分，得到包括若干个采购知识的知识子集Si={si1,si2,…,sim}，Si表示第i个采购文档的知识子集，sim表示第i个采购文档的第m个采购知识；基于各所述知识子集构建知识集，其中，n’表示知识子集的总数；所述步骤S2中，所述大语言模型具体用于：依据输入的分类提示词生成采购知识的分类标签，表示第i个采购文档的第m个采购知识的分类标签，sim表示第i个采购文档的第m个采购知识，表示分类提示词；对采购知识sim进行向量化，得到采购知识向量，表示sim对应的采购知识向量，Encode表示向量化模型的编码函数；依据输入的问句提示词，生成与分类标签对应的路由问句，基于各所述路由问句构建问句集合：；其中，Q表示问句集合；rim表示分类标签对应的路由问句；Lk表示第k个知识类别，各知识类别分别对应一分类标签；M表示大语言模型；表示问句提示词；对各所述路由问句进行向量化，得到路由向量，进而得到包括所述路由问句以及路由向量的路由语料，表示rim对应的路由向量；所述步骤S4具体为：服务器获取输入的携带账号密码、用户ID、设备ID、时间戳、密文数据、MAC值以及签名数据的检索请求；所述MAC值通过MAC算法对账号密码、用户ID、设备ID、时间戳以及密文数据进行MAC计算得到；所述签名数据为利用私钥对MAC值进行签名得到，服务器存储有与所述私钥匹配的公钥；所述密文数据为结合RSA算法以及3DES算法对检索语句进行加密得到；服务器解析所述检索请求得到账号密码、用户ID、设备ID、时间戳、密文数据、MAC值以及签名数据，通过所述公钥对签名数据进行验签后，通过所述MAC值对账号密码、用户ID、设备ID、时间戳以及密文数据进行完整性校验，接着通过所述时间戳进行时效校验，通过预设的设备管理表对所述设备ID进行合法性校验，通过预设的用户管理表对所述账号密码进行正确性校验，校验通过后，通过所述用户ID从用户管理表匹配手机号，向所述手机号发送验证码，通过认证界面显示验证码输入规则，基于所述验证码输入规则对认证界面输入的字符进行验证，验证通过结合RSA算法以及3DES算法对所述密文数据进行解密得到检索语句；所述大语言模型依据输入的改写提示词，将所述检索语句改写为标准查询语句，再将所述标准查询语句编码为标准查询向量：；；其中，表示标准查询语句；M表示大语言模型；q表示检索语句；表示改写提示词；表示标准查询向量；Encode表示向量化模型的编码函数；基于向量点积分别计算所述标准查询向量与路由库中，各路由语料中的路由向量的第一相似度，基于各所述第一相似度构建第一相似度集合；基于所述第一相似度集合，选取所述第一相似度最高的N1个路由语料的路由问句。

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