一种基于思维图引导推理的大语言模型复杂问答增强方法

本发明公开了一种基于思维图引导推理的大语言模型复杂问答增强方法，该方法包括三部分：第一部分基于大语言模型构建原子问题‑关系训练集并训练专门设计的编码器，以识别每个原子问题的相关关系。第二部分根据给定问题以及选定的原子关系，构建结合知识图谱中的关系和大语言模型固有知识的思维图。第三部分通过思维图引导混合关系感知和关系不感知的检索方式，从知识图谱中检索相关且全面的证据供大语言模型进行推理，生成问题答案。本发明通过利用知识图谱对齐的关系构建更为准确的思维图，同时通过思维图引导混合检索得到更为全面的推理证据，能够提升大语言模型回答复杂问题的准确性、可解释性及适用性。