一种基于大模型增强的知识图谱补全方法、装置及介质

本发明涉及知识图片领域，具体是一种基于大模型增强的知识图谱补全方法、装置及介质。本发明首先利用现有领域知识构建逻辑规则，生成初始能源知识图谱；其次通过指令微调优化大模型与图神经网络，挖掘数据间的潜在关联；最后采用深度学习模型分析海量数据中的特征模式，实现知识图谱的精确补全。本发明能够显著提高知识图谱的完整性与实时性，为问答系统提供更强大的技术支持和可靠保障。