一种定制行业微调大模型与智能体应用开发整合的AI应用方法

本发明公开了一种定制行业微调大模型与智能体应用开发整合的AI应用方法，包括以下步骤：S1、动态知识图谱构建模块：通过知识密度梯度采样算法生成行业特征敏感的训练数据集，同时采用专家规则引擎与弱监督验证网络的混合验证机制进行数据清洗；S2、参数约束微调系统；S3、智能体自动生成引擎；S4、跨行业迁移适配机制；S5、动态反馈强化系统。本发明提出知识密度梯度采样算法，结合基于核密度估计的动态更新策略，有效解决行业数据长尾分布问题，低频关键特征采样概率提升3.8‑5.7倍，知识图谱周更新率超过92％。通过专家规则引擎与弱监督验证网络的混合机制，实现多模态数据的高精度清洗(准确率94.1％)，较传统单一验证方法提升17.8％。