一种基于知识图谱和知识表征的大模型检索增强方法

本发明公开一种基于知识图谱和知识表征的大模型检索增强方法，步骤如下：解析用户上传的文档及其他非结构化数据；使用预设模板，大模型提取文档中的实体、关系和属性，构建出知识图谱；对提取的数据进行多级嵌入，并与知识图谱的原数据映射存储，作为知识表征；优化用户查询，对查询语句进行补充和重写，提取查询子句和关键词；将处理后的查询进行多级嵌入，在知识图谱数据库中进行相似度计算检索和对检索结果进行文本还原，与原始查询融合后输入大模型以生成回答。本发明利用知识图谱数据中明确的标注实体和关系，进行多嵌入模型的表征，达到更快更精准的生成式大模型检索增强的效果。