基于MCP协议的多路径法律推理引擎制造技术

本发明专利技术涉及大语言模型技术领域，公开了一种基于MCP协议的多路径法律推理引擎，包括法律问题输入模块、法律问题解答模块及问答结果输出模块，所述法律问题解答模块利用大语言模型，结合蒙特卡洛树搜索算法、多路径推演机制、检索增强机制和用户反馈优化机制，并依托MCP统一管理模型内部状态、知识激活与推理路径信息，生成与用户输入的法律查询问题相对应的可解释性法律解答。本发明专利技术借助MCP协议整合的关键信息流，以可视化方式输出答案、推理链条、引用依据和可信度评估，显著提升法律推理全流程的专业性、解释性与用户信任度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能与法律科技交叉的，具体涉及一种融合模型上下文协议(mcp,model context protocol)的大语言模型(llm,large language model)智能法律问答系统。该系统综合运用了大语言模型的语言理解与生成能力，结合蒙特卡洛树搜索(mcts)、因果一致性判断、多路径推演机制、检索增强与用户反馈优化，并以mcp协议为核心，贯穿模型训练、推理执行与结果输出全过程，保障法律问答的上下文一致性、逻辑可追溯性与结果可信度，尤其适用于高逻辑性、高解释性和强专业性要求的法律智能问答场景。

技术介绍

1、近年来，大语言模型(llm)在自然语言处理(nlp)领域取得了突破性进展。基于transformer架构的预训练模型(如gpt系列)在文本生成、多轮问答和任务迁移中表现出强大的泛化能力，尤其在参数量级不断提升的背景下，模型在少样本和零样本场景中展现出广泛适应性。然而，传统llm在实际应用中普遍面临推理路径不透明、输出不一致和缺乏可控性的问题，尤其在法律等高精度语义领域表现出明显不足。

2、为了改善大模型生成结果的安全本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于MCP协议的多路径法律推理引擎，其特征在于，该引擎包括：

2.根据权利要求1所述的引擎，其特征在于，所述法律问题解答模块包括：

3.根据权利要求2所述的引擎，其特征在于，所述模型训练框架包括：

4.根据权利要求3所述的引擎，其特征在于，基础训练阶段采用融合知识保持项与MCP上下文一致性约束的联合损失函数，其表达式为：

5.根据权利要求4所述的引擎，其特征在于，专业训练阶段使用融合MCP路径管理机制的改进型DPO损失函数，其表达式为：

6.根据权利要求2所述的引擎，其特征在于，所述推理引擎中的MCP组件支持如下功能：<...

【技术特征摘要】

1.一种基于mcp协议的多路径法律推理引擎，其特征在于，该引擎包括：

2.根据权利要求1所述的引擎，其特征在于，所述法律问题解答模块包括：

3.根据权利要求2所述的引擎，其特征在于，所述模型训练框架包括：

4.根据权利要求3所述的引擎，其特征在于，基础训练阶段采用融合知识保持项与mcp上下文一致性约束的联合损失函数，其表达式为：

5.根据权利要求4所述的引擎，其特征在于，专业训练阶段使用融合mcp路径管理机制的改进型dpo损失函数，其表达式为：

6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：周熠，冯卓颖，潘浩淼，宋佰洋，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：