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龙图腾网获悉杭州字节方舟科技有限公司申请的专利基于LLM大语言模型的数据情报智能分析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：CN119830896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510332394.9，技术领域涉及：G06F40/216；该发明授权基于LLM大语言模型的数据情报智能分析方法是由雷华军;丁东照;胡焕发;虞康;柳斌;卢俊设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LLM大语言模型的数据情报智能分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于LLM大语言模型的数据情报智能分析方法，本发明提供一种基于LLM大语言模型的数据情报智能分析方法，通过LLM大语言模型基于数据情报分析用的提示词二叉树中的父子提示词，进行树结构上的情报分析和挖掘，通过遍历输入二叉树上具备父子关系的各个情报分析提示词，以此查库分析、挖掘出对应具有树结构的数据情报。能够依托LLM大语言模型快速生成具有层次感的情报网络二叉树，不但提高了数据情报挖掘分析效率，而且不用涉及到机器学习算法模型的大量样本训练学习，降低了数据分析复杂度。且最终能够生成具有树结构的数据情报网络，让用户从不同层次进行情报分析和查阅，降低了情报分析和理解难度。

本发明授权基于LLM大语言模型的数据情报智能分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LLM大语言模型的数据情报智能分析方法，其特征在于，所述方法包括： S1、构建并配置用于数据情报分析的提示词二叉树，其中，所述提示词二叉树上包含父节点和若干个子节点，所述父节点和所述子节点分别配置有对应权限的情报分析提示词； S2、基于递归遍历算法遍历所述提示词二叉树，依次读取父子节点上的所述情报分析提示词并输入预设的LLM大语言模型，通过所述LLM大语言模型基于所述情报分析提示词进行查库分析，挖掘得到对应所述父节点或所述子节点的数据情报分析结果； S3、按照父子节点的关系，基于信息量和信息重要性排序，有序统计各个节点的所述数据情报分析结果并生成对应的情报网络二叉树； S4、遍历并验证所述情报网络二叉树，验证通过后输出并保存情报网络二叉树，包括： 预先为应所述父节点和各个所述子节点配置对应的数据情报验证规则； 利用LLM大语言模型提取所述数据情报验证规则中的验证关键词、验证范围关键词和对应的验证逻辑； 结合所述验证关键词、所述验证范围关键词和对应的所述验证逻辑，分别构建对应所述父节点和各个所述子节点的情报验证提示词，并将所述情报验证提示词配置于对应的所述父节点或所述子节点处； 遍历所述情报网络二叉树上的所述父节点或所述子节点处的所述数据情报分析结果和所述情报验证提示词，并将所述情报验证提示词输入预设的所述LLM大语言模型； 通过所述LLM大语言模型基于所述父节点或所述子节点处的所述情报验证提示词，对所述父节点或所述子节点处的所述数据情报分析结果进行数据情报验证： 若验证通过，则标记所述父节点或所述子节点为通过状态； 反之标记为告警状态； 验证完毕，输出并保存具有状态标记的所述情报网络二叉树。

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