一种基于知识图谱增强大语言模型的疾病检索方法及装置

本发明公开了一种基于知识图谱增强大语言模型的疾病检索方法及装置，涉及大语言模型和知识图谱问答技术领域。该方法包括：构建基于三元组形式的问答数据集，基于Neo4j实现五个主题的专科疾病知识图谱的存储及可视化；获取用户提问的医学问题，基于思维链推理对输入问题逐步扩展得到子问题；基于预训练模型进行关系路径检索及知识子图检索；微调大语言模型使其基于采样到的答案子图生成事实知识文本；结合输入问题以及事实知识构建知识增强提示模板，送入大语言模型中获取最终的医学答案。本方案利用知识图谱增强大语言模型，引导大语言模型在高效知识路径中推理检索，可精准、专业地回答用户提出的专科疾病医学问题。