一种基于通用大语言模型与知识图谱的个性化问答方法

本发明涉及智慧教育技术领域，公开了一种基于通用大语言模型与知识图谱的个性化问答方法，具体包括：利用大语言模型对学生问题进行实体识别，利用实体匹配算法，对知识图谱中的知识实体进行匹配；将关联性实体集中的每一个知识实体分别作为核心实体，以核心实体为中心对知识图谱搜索，搜索过程包括邻居搜索与路径搜索；将所有三元组放置在一起，构成知识子图的聚合图；利用大语言模型对聚合图进行优化，得到知识图；提示大语言模型学习知识子图集合与知识图的结构，要求大语言模型结合已有知识与从知识图谱获取的知识，回答问题并提供推理过程。本发明将大语言模型的隐式知识与知识图谱的显式知识相结合，实现透明和可靠地协同推理。