一种基于大模型增强的设备故障智能问答方法

本发明涉及一种基于大模型增强的设备故障智能问答方法，包括以下步骤：获取钢铁产线数据，构建故障知识图谱；获取用户问题，通过语义分析进行分类，分类结果包括单跳问题、短跳问题和多跳问题；根据用户问题所属类别，调用相应的推理机制，根据所述故障知识图谱生成答案，并通过检索增强生成技术输出为自然语言形式的设备故障分析；对于单跳问题，基于Aho‑Corasick自动机匹配核心实体与关系，从故障知识图谱中直接检索答案；对于短跳问题，采用单智能体推理模型从故障知识图谱中推导答案；对于多跳问题，采用多智能体协同推理模型基于故障知识图谱生成多步推理路径。与现有技术相比，本发明可以在复杂工业场景下高效实现可靠性高、可读性强的智能问答。