【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机网络领域，具体是一种基于图谱驱动融合检索的问答方法。该方法结合了意图驱动的检索策略、知识图谱增强和大模型生成技术，主要应用于计算机网络协议、数据传输、网络安全和故障排查等专业领域的智能问答系统。通过优化知识检索和问答生成过程，本专利技术旨在提高计算机网络领域中复杂问题的准确性、稳定性与可解释性。
技术介绍
1、随着计算机网络技术的快速发展，网络协议、数据传输与故障排查等领域的知识体系日益复杂，现有问答系统在应对专业问题时存在显著不足。传统问答系统多依赖关键词检索或向量检索，但在处理多义词、同义词及复杂术语时，常因匹配能力不足而导致检索相关性较低，难以满足专业场景下的高质量问答需求。
2、现有技术主要存在以下问题：一是专业术语匹配与语义召回能力不足，难以准确识别计算机网络领域中的复杂协议、传输机制和排障知识；二是知识图谱存在片段化和信息缺失现象，缺乏面向任务的结构化与深度知识支撑，生成答案针对性差、可信度不足；三是多采用单一检索模式，缺少关键词与语义信息的融合，无法充分利用图谱知识，严重制约复杂问题的回答效
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1.一种计算机网络领域中的图谱驱动融合检索与问答方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中文本规范化处理采用开源工具Markitdown进行PDF内容解析，段落分块采用LangChain框架，并结合滑动窗口策略保持语义连续性。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中三元组抽取所用大语言模型为本地部署模型，且提示词模板结构包括：输入块、抽取目标、格式要求、筛选标准四项。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双通道融合检索中的融合权重依据意图标签动态调整，且所述权重调整基于任务复杂性、术...
【技术特征摘要】
1.一种计算机网络领域中的图谱驱动融合检索与问答方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中文本规范化处理采用开源工具markitdown进行pdf内容解析，段落分块采用langchain框架，并结合滑动窗口策略保持语义连续性。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中三元组抽取所用大语言模型为本地部署模型，且提示词模板结构包括：输入块、抽取目标、格式要求、筛选标准四项。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双通道融合检索中的融合权重依据意图标签动态调整，且所...
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