基于自省机制的迭代检索推理增强的知识图谱RAG方法

基于自省机制的迭代检索推理增强的知识图谱RAG方法，涉及人工智能与自然语言处理技术领域。通过迭代检索推理结合链式推理增强知识检索过程，确保多轮检索和推理中获取最相关的知识段落。通过递归推理和检索的交替进行，动态扩展检索范围，优化信息的相关性和完整性。引入Self‑RAG自省技术，通过反省标记对检索到的段落以及生成的内容进行反思，使语言模型在推理阶段能够进行可控操作，从而根据不同任务需求定制其行为。通过结合RAG增强方法中的迭代检索推理技术和Self‑RAG技术，利用链式推理和自我反省机制，提升大规模知识图谱检索与生成模型在复杂推理任务中的效率与准确性。