一种基于大语言模型的知识图谱问答方法及系统

本发明是一种基于大语言模型的知识图谱问答方法及系统，包括：构建大语言模型框架并微调训练数据；基于LoRA微调大语言模型；子图检索与知识图谱数据库构建；大语言模型推理与答案生成。本发明使用大语言模型与知识图谱结合的创新方案，通过结合大语言模型的强大语义理解能力和知识图谱的结构化知识，可以显著提升系统的准确性、灵活性和推理能力，解决智能问答系统在处理复杂、多变问题时的局限性，特别是在需要跨领域推理和背景知识支持的场景中，使其能够适应更广泛的领域和应用场景。