一种基于知识图谱的高效精准RAG问答方法、装置及存储介质
申请号:CN202510918936
申请日期:2025-07-04
公开号:CN120763299A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明属于RAG问答的技术领域,更具体地,涉及一种基于知识图谱的高效精准RAG问答方法、装置及存储介质。所述方法包括:读取文本文件中的内容进行划分,得到文本块,并利用大语言模型得到初始的三元组;对初始的三元组进行后处理,得到优化后的三元组,并构建知识图谱;基于优化后的三元组以及所属的文本块构建索引键值对,存储到向量数据库中;基于索引键值对进行混合知识检索,得到对回答问题有益的混合知识:来自文本的非结构化知识,来自知识图谱的结构化知识;将混合知识作为回答问题的上下文,使用大规模语言模型进行推理。本发明显著减少了响应时间,有效地整合了非结构化知识和结构化知识,显著提高低级检索和高级检索的精准度。
技术关键词
三元组
实体
问答方法
文本
构建知识图谱
关系
大语言模型
主题
键值
关键词
索引
机器可读存储介质
存储器存储指令
线索
划分算法
话题
自然语言
输入接口