一种基于RAG技术降低大模型幻觉问题的方法

本发明公开了一种基于RAG技术降低大模型幻觉问题的方法，包括：提取自然语言查询中的语义实体、关系短语及上下文特征，构建多源异构超图；利用图注意力网络和序列感知网络融合图结构与序列上下文信息，形成统一语义表示；基于置信度评分、证据覆盖率与语义偏差指标评估幻觉风险，触发逆向检索并融合补强；经因果一致性判别反馈控制生成内容。有效提升了大模型生成内容的可信度，本发明显著降低了生成结果的幻觉现象，广泛适用于智能问答与信息检索领域。