基于GraphRAG的大模型问答方法、系统、设备、介质及产品

本发明提供基于GraphRAG的大模型问答方法、系统、设备、介质及产品，该方法包括步骤：确定可用数据源，并对数据进行预处理；对预处理后的数据进行知识抽取、知识融合、知识计算，以构建知识图谱；通过GraphRAG的大语言模型从用户查询中提取关键实体；根据提取的关键实体检索知识图谱中的相关子图，形成上下文信息；将上下文信息送入GraphRAG的大语言模型进行生成式回答。本发明能够覆盖更多相关的知识点和信息源，提供更全面的答案；对于需要多步骤推理或多文档信息整合的复杂查询，准确性较高；在处理大规模数据集时，算力资源需求较低；能够实现跨领域整合和推理；答案多样性得到提升，答案赋权性得到显著增强。