一种基于大语言模型知识提取与自洽性思维链提示的长上下文知识推理方法

本发明涉及一种基于大语言模型知识提取与自洽性思维链提示的长上下文知识推理方法，该发明在分段预填充的过程中，从上下文提取高质量的摘要知识，增强大语言模型对复杂上下文的理解能力，并在在推理阶段，通过构造思维链推理提示，利用所提取的高质量摘要知识逐步生成逻辑严密的透明推理过程，增强大语言模型在复杂推理问题上的推理能力以及可解释性。为了全面覆盖问题的各个方面，本发明鼓励生成多条思维链，不同的思维链能通过不同的路径进行推理，从而提供多样化的视角和答案，随后通过自洽性提示对所有已生成的推理过程进行反思和验证，使模型识别并修正错误的推理路径，从而提高最终输出的准确性。