一种大模型与知识图谱分层式协同推理的风电项目报告生成方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种大模型与知识图谱分层式协同推理的风电项目报告生成方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括如下步骤：S1：知识图谱构建；S2：知识图谱推理；S3：将推理结果生成分层嵌入向量；S4：将嵌入向量嵌入大模型；S5：大模型动态调整层次与权重；S6：生成初始风电项目报告；S7：反馈机制与强化学习优化；S8：生成最终风电项目报告。本发明专利技术通过分层嵌入机制，确保大模型能精准捕捉推理结果中的关键信息，生成的报告更加符合领域逻辑和专业判断；通过基础层和高级层嵌入，能够在报告生成的不同阶段引用合适的推理信息，保证报告的连贯性和逻辑一致性；大模型能根据报告动态调整生成策略，不仅包括领域内的技术建议，还能在不同层级间调整。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然语言处理和光伏项目智能管理领域，具体涉及一种大模型与知识图谱分层式协同推理的风电项目报告生成方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

1、风电项目报告在风电场建设规划、设备选型、施工进度预测、风险评估等方面具有重要作用。传统生成方法依赖于专家的人工编写，效率低下且容易受人为因素影响。随着人工智能技术的发展，大模型驱动的报告生成方法取得了一定进展，但由于大模型预训练所使用的通用语料缺乏专业领域知识，故其在用于特定领域的下游任务时，无法生成高质量、符合专业逻辑的报告。因此，如何将专业领域的结构化知识与大模型生成的自然语言内容有效结合，生成具备高逻辑性和专业性的风电项目报告成为一个亟待解决的技术问题。

2、在现有技术中，多任务学习法中不同任务之间的干扰可能导致性能下降，而且其训练过程复杂，需要合理设计任务和损失函数。策略优化法需要较高的专业知识和工程实现，而且过于依赖规则，限制了模型的灵活性和适应性。外部知识库增强法需要复杂的知识检索和整合机制，增加了系统的复杂性，而且外部知识库的质量和准确性直接影响模型的推理效果。自适应推理法的实现本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种大模型与知识图谱分层式协同推理的风电项目报告生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的大模型与知识图谱分层式协同推理的风电项目报告生成方法，其特征在于：步骤S1中，知识图谱包括风电设备、施工条件、环境因素、地质数据领域内实体的节点以及节点之间的关系。

3.根据权利要求1所述的大模型与知识图谱分层式协同推理的风电项目报告生成方法，其特征在于：步骤S2中，推理结果包括设备选型建议、施工进度预测、风险评估。

4.根据权利要求1所述的大模型与知识图谱分层式协同推理的风电项目报告生成方法，其特征在于：步骤S3中，分层嵌入包括基础层嵌入...

【技术特征摘要】

1.一种大模型与知识图谱分层式协同推理的风电项目报告生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的大模型与知识图谱分层式协同推理的风电项目报告生成方法，其特征在于：步骤s1中，知识图谱包括风电设备、施工条件、环境因素、地质数据领域内实体的节点以及节点之间的关系。

3.根据权利要求1所述的大模型与知识图谱分层式协同推理的风电项目报告生成方法，其特征在于：步骤s2中，推理结果包括设备选型建议、施工进度预测、风险评估。

4.根据权利要求1所述的大模型与知识图谱分层式协同推理的风电项目报告生成方法，其特征在于：步骤s3中，分层嵌入包括基础层嵌入和高级层嵌入。

5.根据权利要求1所述的大模型与知识图谱分层式协同推理的风电项目报告生成方法，其特征在于：步骤s7具体为初始风电项目报告通过专家或历史数据反馈进行审查，自动调整分层嵌入权重及生成策略优...

【专利技术属性】
技术研发人员：柏玉荣，罗婧，张蕾蕾，何正旭，陆艳艳，曾茹，
申请(专利权)人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：