公开(公告)号：CN119293198A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411832027.7

申请日：2024-12-12

Applicant: 之江实验室

Inventor： 单利群 ,  张君兰 ,  姜娜 ,  周顺祥 ,  闫皓哲 ,  肖津

IPC: G06F16/3329 ,  G06F16/338 ,  G06F16/36 ,  G06F16/38

Abstract: 本说明书公开了一种问答方法、装置、存储介质、设备，根据目标用户的历史检索行为以及所述目标用户在目标平台的用户信息，预先确定所述目标用户的用户特征，当所述目标用户进行问题检索时，获取所述目标用户的用户特征、检索语句和预先建立的个人知识库，根据所述用户特征、所述检索语句和所述个人知识库，生成针对所述检索语句的答复内容，将所述答复内容展示给所述目标用户，从上述方法中可以看出，本方法可以利用用户的历史行为与用户信息作为参考，针对用户的问题检索，给出针对每个用户的个性化的答复内容。

公开(公告)号：CN119166742B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202411655249.6

申请日：2024-11-19

Applicant: 之江实验室

Inventor： 闫皓哲 ,  张君兰 ,  周顺祥 ,  单利群 ,  魏淑萍

IPC: G06F16/31 ,  G06F40/295 ,  G06F40/177

Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的文献内容抽取方法和系统，旨在提高科研效率，降低科研文献阅读耗费的时间成本。该方法包括：将需要抽取的文献上传至系统并进行格式化处理，形成结构化的数据内容；选择需要抽取的类型，创建抽取属性集合及确定属性关系；调用大语言模型及抽取算法，获得抽取的属性关键基础数据；识别适配抽取到的数据并进行规整组合；将规整组合好的数据进行二维展示并保存记录；对二维行列组合的数据进行自定义局部保存。本发明主要用于解决科研文献的批量关键信息提取，帮助科研人员快速提炼文献内容和数据，提升科研效率。

公开(公告)号：CN119166742A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411655249.6

申请日：2024-11-19

Applicant: 之江实验室

Inventor： 闫皓哲 ,  张君兰 ,  周顺祥 ,  单利群 ,  魏淑萍

IPC: G06F16/31 ,  G06F40/295 ,  G06F40/177

Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的文献内容抽取方法和系统，旨在提高科研效率，降低科研文献阅读耗费的时间成本。该方法包括：将需要抽取的文献上传至系统并进行格式化处理，形成结构化的数据内容；选择需要抽取的类型，创建抽取属性集合及确定属性关系；调用大语言模型及抽取算法，获得抽取的属性关键基础数据；识别适配抽取到的数据并进行规整组合；将规整组合好的数据进行二维展示并保存记录；对二维行列组合的数据进行自定义局部保存。本发明主要用于解决科研文献的批量关键信息提取，帮助科研人员快速提炼文献内容和数据，提升科研效率。

公开(公告)号：CN116932488B

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311192754.7

申请日：2023-09-15

Applicant: 之江实验室

Inventor： 金皓 ,  杨燕丽 ,  俞晟 ,  曹柳 ,  王琪皓 ,  龙建 ,  齐炎 ,  叶樟丽 ,  孔祥骞 ,  闫皓哲 ,  肖津 ,  贾野 ,  张君兰 ,  周英

IPC: G06F16/16 ,  G06F16/335 ,  G06F16/36

Abstract: 本申请涉及一种基于知识图谱的课件生成方法、装置、系统和存储介质，所述方法包括：响应用户端发起的课件创建请求，选择对应的知识图谱；基于知识图谱，得到课时与知识点的第一映射关系，并将第一映射关系发送至用户端；接收用户端发送的第二映射关系，利用知识图谱，获取第二映射关系中的课时、知识点与课件资源的第三映射关系，并将第三映射关系发送至用户端，第二映射关系由用户端对第一映射关系编辑后得到；接收用户端发送的第四映射关系生成课件，第四映射关系由用户端对第三映射关系筛选后得到。采用本方法能够实现课件的自动化生成，解决现有技术中生成课件耗时长、知识点导向性差且课件资源不匹配的问题，提高课件知识点覆盖的全面性。

公开(公告)号：CN119357413A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411931432.4

申请日：2024-12-26

Applicant: 之江实验室

Inventor： 魏居业 ,  周英 ,  曾丽娟 ,  叶杰平 ,  陈红阳 ,  杨江 ,  张君兰 ,  郑鹏飞 ,  闫皓哲

IPC: G06F16/38 ,  G06N5/022 ,  G06F16/335 ,  G06F40/103 ,  G06F40/30 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于RAG的大语言模型的论文生成方法及装置，涉及人工智能大语言模型技术领域，该方法先根据目标研究领域在知识库中进行检索，得到与之相关联的第一参考内容。将第一参考内容进行文本生成处理，生成多个初始研究方向。从初始研究方向中筛选出目标研究方向，并基于目标研究方向在知识库中进行检索，得到与之相关联的第二参考内容。将第二参考内容进行文本生成处理，以得到初始论文大纲。通过结合RAG技术的检索能力和生成能力，为大语言模型提供了知识库中额外的上下文信息。结合上下文信息生成的内容与用户的需求更为匹配，解决了相关技术中撰写的论文与用户需求的关联度低，所以针对性不强的技术问题。

公开(公告)号：CN116932488A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202311192754.7

申请日：2023-09-15

Applicant: 之江实验室

Inventor： 金皓 ,  杨燕丽 ,  俞晟 ,  曹柳 ,  王琪皓 ,  龙建 ,  齐炎 ,  叶樟丽 ,  孔祥骞 ,  闫皓哲 ,  肖津 ,  贾野 ,  张君兰 ,  周英

IPC: G06F16/16 ,  G06F16/335 ,  G06F16/36

Abstract: 本申请涉及一种基于知识图谱的课件生成方法、装置、系统和存储介质，所述方法包括：响应用户端发起的课件创建请求，选择对应的知识图谱；基于知识图谱，得到课时与知识点的第一映射关系，并将第一映射关系发送至用户端；接收用户端发送的第二映射关系，利用知识图谱，获取第二映射关系中的课时、知识点与课件资源的第三映射关系，并将第三映射关系发送至用户端，第二映射关系由用户端对第一映射关系编辑后得到；接收用户端发送的第四映射关系生成课件，第四映射关系由用户端对第三映射关系筛选后得到。采用本方法能够实现课件的自动化生成，解决现有技术中生成课件耗时长、知识点导向性差且课件资源不匹配的问题，提高课件知识点覆盖的全面性。