一种基于对比网络的领域大模型知识增强方法

本发明公开了一种基于对比网络的领域大模型知识增强方法；该方法包括：首先根据知识图谱自动化构造面向领域语料的结构化三元组及其描述，其次通过优化三元组实体与关系的嵌入和自监督学习最小化知识损失，实现特定领域知识增强模型预训练过程；通过一个双路知识适配模块实现主路领域大模型与旁路知识增强模型特征表示空间的非线性映射对齐，然后采用低秩自适应微调技术对对齐后的双路特征实施加权求和，以此达到模型领域知识增强的效果优化。本发明可以解决大模型在领域多样化应用的知识注入问题，同时仅需通过优化知识增强模型即可实现提升领域大模型训练效率和领域任务效果的双重目标。