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公开(公告)号：CN119597871A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411529393.5
申请日：2024-10-30
Applicant: 航天信息股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的回复增强方法及系统，属于数据处理技术领域。本发明方法，包括：接收用户问题，使用所述大语言模型对所述用户问题进行拆解，以生成所述用户问题对应的多个子问题；使用所述大语言模型的问答接口，针对多个子问题，生成多个子问题对应的预回复；对所述多个子问题对应的预回复进行拆条，得到拆条的文本片段，以所述多个子问题对应的拆条的文本片段，作为检索条件，在知识库中进行增强检索，获取检索文本；通过所述大语言模型，根据所述检索文本生成多个子问题对应的回复，基于预设的回复生成策略，根据所述多个子问题对应的回复，生成用户问题的回复。本发明有效的提升了对于问题检索的有效性。
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公开(公告)号：CN119597870A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411520919.3
申请日：2024-10-29
Applicant: 航天信息股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/3332 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于RAG及大语言模型的信息检索方法及系统，属于智能办公技术领域。本发明方法，包括：采用长短混合粒度法及预设的拆条策略，对不同类型的文档进行解析，以得到针对所述不同类型的文档，长短两种粒度的文本片段，基于所述长短两种粒度的文本片段，构建长短混合粒度知识库；当收到用户问题时，基于大语言模型使用多轮查询重写机制，将所述用户问题调整为具体查询语句；以所述具体查询语句作为检索语句，在所述长短混合粒度知识库中，使用检索增强生成技术RAG进行检索，获取检索结果，并按照检索结果中知识的发布日期，对所述检索结果进行排序，优先展示排序靠前的检索结果。本发明的应用提升了问答检索查询的精确度。
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公开(公告)号：CN117669598A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311664189.X
申请日：2023-12-06
Applicant: 航天信息股份有限公司
IPC: G06F40/35 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种安全智能问答方法、装置及相关设备，利用预设的语义情感分析模型和情感分析模型，确定对用户提问的情感分析结果和意图识别模型，对正向情感表述的文本数据进行合法性过滤，利用大语言模型生成合法的其他文本数据的其他回复数据，利用大语言模型结合根据财税知识相关的文本数据与财税知识数据库进行匹配检索到的财税知识数据，生成财税回复数据；对生成的回复数据进行合法性过滤，和/或内容安全过滤，将通过合法性过滤的其他回复数据，或通过内容安全性过滤的财税回复数据作为输出结果反馈给用户。基于情感分析和多层过滤的方法，有效提高了智能问答过程的对非法问题的过滤精度和效率，为用户提供更加精准的智能答复反馈。
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公开(公告)号：CN116166728A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211662045.6
申请日：2022-12-23
Applicant: 航天信息股份有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F16/27 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种批流一体实时数据采集系统，包括：数据源模块，用于对接多个不同类型的数据源；批流一体数据采集模块，用于从数据源中采集所需的业务数据，并进行离线批量处理和实时流式处理；数据转换模块，用于将处理后的业务数据转换为所需的数据类型，并传输至目标端数据库；监控模块，用于从批流一体数据采集模块暴露的接口中获取数据采集过程中的信息并生成监控数据，以及对批流一体数据采集模块中的每个数据采集节点进行单步调试；前端模块用于提供批流一体数据采集模块的配置页面，并对监控模块采集的监控数据进行图形化展示。本发明能够实现满足多种数据源的兼容，多种繁杂数据结构之间的转换，并防止在存储过程中数据丢失。
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公开(公告)号：CN115794143A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211245371.7
申请日：2022-10-12
Applicant: 航天信息股份有限公司 , 安徽航天信息科技有限公司 , 安徽航天信息有限公司
Abstract: 本申请公开了一种客户端升级方法及装置，该方法包括第一设备获取第一应用的第一请求；第一设备通过第一客户端调用第一服务，第一服务用于处理第一应用的请求，第一客户端的版本为第一版本，第一服务的版本为第二版本；第一设备获取第一请求完成处理的指示信息；第一设备将第一客户端的版本升级为第二版本。该方法通过第一客户端调用第一服务的方式处理第一请求，第一服务处理完第一请求后，升级客户端版本，从而实现Hive等客户端版本的不停机升级。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115759022A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211453678.6
申请日：2022-11-21
Applicant: 航天信息股份有限公司
IPC: G06F40/18 , G06F40/174 , G06F16/901 , G06Q10/0631 , G06Q10/10
Abstract: 本申请实施例提供一种报表填报方法、系统、电子设备和计算机存储介质，其中的方法包括：获取报表设计数据，生成报表、填报任务以及任务表单；获取报表户设置指令，设置报表户，报表户包括填报户和汇总户，填报户具有填写对应的任务表单的权限，汇总户具有汇总对应的任务表单的权限；获取授权指令，将目标用户确定为填报户和汇总户；以填报任务为单位，向填报户发布对应的任务表单，以接收任务表单的填报内容；接收汇总户的汇总指令，对任务表单进行汇总，生成汇总数据；根据任务表单的填报内容和汇总数据对报表进行填报。本申请实施例可生成各种报表，满足用户需求，并且实现了填报过程和汇总过程的双重管理，可以满足更高的数据统计需求。
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公开(公告)号：CN114298056A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111625854.5
申请日：2021-12-28
Applicant: 航天信息股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06F16/332 , G06F16/338 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明通过ABCNN训练模型获得输入文本信息并处理得到ABCNN文本表示向量集合；通过word2vec训练模型获得输入文本信息并处理得到word2vec文本表示向量集合；通过倒排索引对输入文本信息处理并得到倒排索引文本表示向量集合；分别对ABCNN文本表示向量集合、word2vec文本表示向量集合和倒排索引文本表示向量集合进行相似度重排序得到排序结果，排序结果作为输出。提高了智能客服的语义理解能力，增强了适用性。
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公开(公告)号：CN114202418A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111502592.3
申请日：2021-12-09
Applicant: 航天信息股份有限公司
Abstract: 本公开涉及一种信息处理方法、装置、设备及介质。一种信息处理方法，包括：获取社会实体集的交易图，该交易图包括所述社会实体集中各社会实体的基本信息和各社会实体间的交易关系；从交易图中，筛选获取包含目标社会实体的交易子图；通过链路预测模型从交易子图中确定要推荐的目标社会实体。由此，通过交易子图生成方法对各类社会实体推荐算法均能有效降低数据量，加速计算速度，并且通过链路预测模型进行社会实体推荐可以实现对社会实体交易网络的深度挖掘，提高推荐算法的准确性。
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公开(公告)号：CN119991230A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411840989.7
申请日：2024-12-13
Applicant: 航天信息股份有限公司
IPC: G06Q30/04 , G06V30/19 , G06F16/353
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型技术的要素自匹配智能开票方法及装置。其中，方法包括：将大模型利用不同文件类型的文件数据进行学习和训练，生成不同文件类型对应的解析模块；根据用户上传或选择的待处理文件的文件类型自动选择相应的解析模块，并根据选择的解析模块对待处理文件进行识别或读取操作，获取待处理文件中开票需求的文字开票信息；将文字开票信息进行结构化转换，生成结构化文字开票信息，并将结构化文字开票信息结合企业知识图谱以及商品编码服务进行发票开具，生成预览发票；将预览发票发送至用户的客户端，并根据客户端确认开具的请求，开具待处理文件对应的发票数据。
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公开(公告)号：CN119962665A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411830901.3
申请日：2024-12-12
Applicant: 航天信息股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06F17/16 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于量化感知微调的大模型推理方法、装置及介质。其中，方法包括：将大模型的原始参数矩阵进行结构改造，确定各通道原始参数矩阵对应的横向向量化向量、纵向向量化向量以及低比特固定矩阵；基于横向向量化向量、纵向向量化向量以及低比特固定矩阵对大模型进行逐层进行参数量化微调预训练，获取大模型各通道的横向向量化向量值和纵向向量化向量值；根据大模型各通道的横向向量化向量值、纵向向量化向量值以及低比特固定矩阵，确定大模型部署推理的部署参数矩阵；采用部署有部署参数矩阵的大模型对输入数据进行推理分析获取输入数据的推理结果。
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