基于RAG推演的知识图谱生成方法及系统

本发明公开了基于RAG推演的知识图谱生成方法及系统，涉及知识图谱生成技术领域，通过提取知识图谱生成任务中的预期实体类别、关系类别及领域上下文，构建任务结构模板，结合关键词进行稠密检索获取初步候选文本集合。随后，分析实体与关系覆盖度，识别缺失信息并补充检索，优化文本集合。融合文本集合并获取状态信息，计算融合质量不合格系数，若该系数小于阈值，则基于融合语境向量生成结构化三元组集；否则重新融合，直至生成完成。该方法可有效检测融合机制过程，及时识别并修正潜在问题，降低知识图谱生成中实体错误、关系错配等风险，提升其准确性与可用性。