一种融合知识图谱和RAG的知识库问答方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，公开了一种融合知识图谱和RAG的知识库问答方法及系统，包括基于大模型对所述用户问题进行调整；利用企业内部信息数据，构建局部知识图谱；构建全局知识图谱；利用全局知识图谱对问题进行检索，得到图谱检索结果，若所述图谱检索结果和所述用户问题类型满足检索成功条件，则生成答案，并发送给用户；若所述图谱检索结果和/或所述用户问题类型不满足检索成功条件，则利用所述图谱检索结果对问题进行增强细化，然后对增强细化后的问题进行其他方式的检索。本发明专利技术融合了RAG、知识图谱和大模型的各自能力和优势，通过构建的全局知识图谱以及分步检索增强问题，提升了基于大模型的知识库检索的效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，尤其是涉及一种融合知识图谱和rag的知识库问答方法及系统。

技术介绍

1、通用大模型无法满足企业知识库的业务需求，原因之一是其知识的局限性，缺乏企业内部大量实时性的、非公开的或离线的数据知识；同时大模型在其不具备某一方面的知识或不擅长的场景较易存在幻觉问题。为了有效利用大模型的能力，进行知识库的有效问答，rag技术以及大模型结合知识图谱的技术得到了迅速发展。

2、rag的中文名称是检索增强生成，由检索技术和大模型提示增强构成。rag是利用外挂于大模型的知识库，通常是以向量数据库存储知识，在回答用户时，通过检索、增强和生成三个过程，使用大模型生成多个查询并对搜索结果进行重新排序，经大模型理解生成，输出答案给用户。

3、知识图谱可以将知识以图形化的形式进行存储和展示，从而更直观地理解事物之间的关系。大模型与知识图谱相结合时，问答系统首先利用大模型对问题进行深度理解，识别出关键信息和意图。再在知识图谱中搜索与问题相关的实体、概念和关系，找到最匹配的知识片段。最后结合大模型的推理能力，对找到的知识进行整合和推理，生成本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种融合知识图谱和RAG的知识库问答方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的融合知识图谱和RAG的知识库问答方法，其特征在于，根据所述图谱检索结果对所述用户问题进行解答，包括：

3.根据权利要求2所述的融合知识图谱和RAG的知识库问答方法，其特征在于，若所述图谱检索结果和所述用户问题类型满足检索成功条件，则利用所述图谱检索结果生成对应的答案，包括：

4.根据权利要求2所述的融合知识图谱和RAG的知识库问答方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的融合知识图谱和RAG的知识库问答方法，其特征在于，若所述图谱检索结果和\或所述用...

【技术特征摘要】

1.一种融合知识图谱和rag的知识库问答方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的融合知识图谱和rag的知识库问答方法，其特征在于，根据所述图谱检索结果对所述用户问题进行解答，包括：

3.根据权利要求2所述的融合知识图谱和rag的知识库问答方法，其特征在于，若所述图谱检索结果和所述用户问题类型满足检索成功条件，则利用所述图谱检索结果生成对应的答案，包括：

4.根据权利要求2所述的融合知识图谱和rag的知识库问答方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的融合知识图谱和rag的知识库问答方法，其特征在于，若所述图谱检索结果和\或所述用户问题类型不满足检索成功条件，则利用所述图谱检索结果对所述调整后的问题进行增强细化，得到一次增强细化后的问题，包括：

6.根据权利要求4所述的融合知识图谱和rag的知识库问答方法，其特征在于，利用rag流程对所述一次...

【专利技术属性】
技术研发人员：王博超，王咏涛，西成峰，范成伟，
申请(专利权)人：北京天玛智控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：