基于大模型与数据同化的作物知识图谱问答方法及系统

本申请实施例提供了基于大模型与数据同化的作物知识图谱问答方法及系统，在方法中，基于动态图神经网络生成初始知识图谱；基于动态增量式图谱更新算法对初始知识图谱进行更新；基于大语言模型LLM对用户的问题进行知识抽取和理解，对LLM的输出结果进行处理，生成图谱结构化查询模板；获取LLM构建的Prompt查询模板，将Prompt查询模板与知识图谱进行融合，运用强化学习路径优化方法得到最优信息查询，将各个Prompt查询模板得出的图谱查询结果整合；基于优化调整的LLM融合图谱查询结果进行问答结果生成。本发明通过融合多模态数据，结合历史用户查询问题q生成高精准qa问答对来微调垂直领域大模型，并通过搭建多层Prompt策略提升问答准确率。