一种基于知识图谱的大语言模型训练方法

本发明公开了一种基于知识图谱的大语言模型训练方法，包括收集特定领域的专业文本数据并从中进行实体与关系抽取，构建为领域知识图谱，基于不同数据源的数据构建知识图谱，其基础是基于外网；将所述领域知识图谱带入内网中，并存储在内网中的知识库中，从领域知识图谱中提取专业术语，分析专业术语在专业文本数据中的词频，选取词频高于设定阈值的专业术语作为新增高频专业术语。本发明通过构建目标领域的专业知识图谱，基于专业知识图谱，对大语言模型进行微调，生成专业知识大语言模型。