一种基于问题分解与社区语义搜索的智能问答系统及方法

本发明公开了一种基于问题分解与社区语义搜索的智能问答系统及方法。本方法首先通过独创的循环问题分解技术，将复杂问题拆解为多个单跳子问题，然后基于向量检索知识图谱中的社区以获取回答每个子问题所需的信息并使用大语言模型作出对子问题的回答，最后再次使用LLM结合所有子问题的回答生成对原复杂问题的最终问答。与业内其他方法相比，本方法显著提升了信息整合能力，通过社区级别的搜索与摘要生成，避免了信息碎片化，提供了高质量且逻辑一致的答案。在处理复杂查询时，本方法的效果超越了业内通用方法，最高提高了29%；与此同时，本方法在确保更优问答效果的基础上，显著提升了效率，在效果超过现有最优方法GraphRAG的前提下，token消耗仅为其3.2%。