一种基于增强大模型的心理医疗图谱检索方法

本发明涉及自然语言处理技术领域，提出了一种基于增强大模型的心理医疗图谱检索方法，包括：针对用户输入问题，采用大语言模型抽取主题实体；采用轻量大模型获取用户意图标签；基于用户意图标签控制知识图谱的关系筛选与路径扩展过程，构建语义路径集合；判断语义路径集合是否具有足够语义支持以回答用户问题，当判断为“是”时，根据用户输入问题与语义路径集合输出答案。本发明在现有推理框架基础上，引入微调的轻量级大语言模型对用户问题进行多层级语义意图识别，并据此控制知识图谱中的关系路径选择过程，从而替代原框架中依赖大语言模型逐跳对路径打分排序的机制，确保用户能够获取科学完整的心理健康知识，提高心理健康服务的可靠性。