摘要
本发明提出了一种基于大语言模型问答系统构建方法及系统,方法包括:获取多模态数据,构建问答知识库和知识图谱,并对问答知识库进行动态更新;获取查询文本,并对查询文本和多模态数据分别进行向量化处理,生成对应的查询语义向量和多模态向量;使用识别模型抽取查询文本中的实体,并从知识图谱中提取与实体关联的三元组,将查询文本与三元组拼接并向量化处理,生成查询语义增强向量;该方法通过动态知识库增量更新机制、上下文感知的混合检索策略、跨模态语义增强技术及用户反馈驱动的持续优化方法,能够有效适应文本、图像、语音等多种模态数据的实时处理需求,实现对复杂查询的精准语义理解与答案生成。