一种基于大语言模型增强的知识图谱检索推理方法及系统

本发明涉及知识图谱问答技术领域，公开了一种基于大语言模型增强的知识图谱检索推理方法及系统，包括：使用大语言模型对用户问题进行实体抽取，生成候选实体列表；通过模糊匹配与向量检索的混合检索方法，在知识图谱数据库中检索与所述候选实体列表对应的实体节点；使用大语言模型对所述实体节点进行再筛选，生成起始节点列表；对所述起始节点列表中的每个节点，分别进行入边方向和出边方向的宽度优先遍历，检索知识图谱中的推理路径；将所述推理路径构建为提示模板，输入大语言模型生成用户问题的答案；本发明利用大语言模型在知识图谱问答场景下分析问题、查询知识图谱、基于知识图谱路径进行问答，提高用户知识图谱问答的有效性、准确性。