一种基于知识图谱子图匹配的大模型推理增强方法

本发明公开了一种基于知识图谱子图匹配的大模型推理增强方法，该方法首先基于多跳知识图谱中节点和边的属性信息建立索引。其次根据建立的索引，基于最近邻算法进行检索。然后根据检索结果，构建最小相关子图，并进行推理增强。最后基于最小相关子图，提取并处理信息，生成用户理解的自然语言答案。本发明通过多阶段优化流程有效解决了复杂图结构下的多跳推理问题，提升了用户查询的响应质量和系统的实用性。