一种基于大语言模型的知识库构建方法和智能问答方法

本发明提供一种基于大语言模型的知识库构建方法和智能问答方法，包括多粒度文本划分，递归合并文本再特征向量抽取，从底层向上构建具有不同主题/摘要级别的文本的树状/网状结构。本发明通过构建一个递归树结构解决阅读中语义深度和关联的问题，保持广泛主题理解的同时兼顾细节的颗粒度信息；允许基于语义相似性对节点进行分组优化，再以树状/网状结构组织文本数据的方式，解决上下文关联问题；在检索阶段大模型从树状/网状结构中召回多粒度文本，并整合召回信息。