基于大模型知识增强的事故分析方法、系统、设备和介质

本发明涉及一种基于大模型知识增强的事故分析方法、系统、设备和介质，包括：将获取的安全事故文本数据输入预先构建的大语言模型，提取安全事故的地点及生产环节；利用大语言模型提取该地点及生产环节内的实体和人员操作行为；根据提取的实体进行混合知识检索，得到实体知识集合：根据预先建立的知识标准、地点及生产环节和人员操作行为对得到的实体知识集合进行分类和重排序，得到重排序后实体知识列表；根据安全事故文本、地点及生产环节、重排序后实体知识列表和安全事故原因请求构成提示词，输入大语言模型生成安全事故原因分析文本。本发明可以广泛应用于计算机自然语言处理中知识增强以及重排序技术领域，特别是工业安全生产领域。