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一种融合知识图谱与大语言模型的辅助检一种融合知识图谱与大语言模型的辅助检后根据命中实体在所述预构建目标领域知识图用目标领域知识图谱来规范化大语言模型LLM的义理解能力，抽取关键实体及分析用户问题意2S1、将提问问题输入至预训练文本分类模型进行S3、将所述第一CQL查询语句与所述预构建目标领域知识图谱中的所有实体进行语义S6、用户从K个所述相似实体中选择出命中实体，然后所述S3.2具体为将目标领域特征向量分别与所述预构建目标领域知识图谱中所有实所述文本特征提取接口为http://192.168.x,x:6006/similaryrank的述接口服务由开源模型bge_large_zh直接部署得L1、构造多个目标领域问题和多个非目标领域问题集，并对目L3、通过所述训练数据集对所述初始训练模型进行多次训练，得4.根据权利要求1至2任意一项所述的融3所述提示词模板包括有目标领域的多个示例，且每个示例由问题4[0006]本发明的目的在于避免现有技术的不足之处而提供一种融合知识图谱与大语言5领域问题的信息；然后将抽取信息与预构建目标领域知识图谱中的实体进行语义精确对[0012]S3、将所述第一CQL查询语句与所述预构建目标领域知识图谱中的所有实体进行6[0037]利用附图对本发明作进一步的说明，但附图中的内容不构成对本发明的任何限[0047]S3、将第一CQL查询语句与预构建目标领域知识图谱中的所有实体进行语义精确7[0057]在S2中，大语言模型LLM在理解和服从响应人类指令方面表现出色的自然语言理少样本提示学习及信息抽取能力，因此在S2中通过构建提示词模板的方式提取问题意图、[0061]而S3.1具体为将目标领域特征向量分别与预构建目标领域知识图谱中所有实体的语义特征向量进行两两向量的余弦相似度计算，然后对所有余弦相似度按从高到低排[0062]具体的S3通过文本特征提取接口进行；而且文本特征提取接口为http://192.168.x,x:6006/similaryrank的接口服务，且接口服务由开源模型bge_large_zh直接8[0066]此外，本发明还基于文本特征提取接口构建了针对领域[0067]通过本发明基于实体语义特征的精确对齐机制，可以大大提升实体匹配的准确9[0095]提示词模板还要求LLM需要根据问题去揣摩问题意图，所以可能的问题意图均已[0096]本实施例的问题中实体与预构建目标领域知识图谱中的实体进行语义相似度匹[0102]apoc.convert.toJson({`entitys`:entitys,`entity`:"问题实体"}))YIELD[0108]"倒车时车身后部传感器无法检测到障碍物并发出警报",[0109]"外圈和内圈之间出现裂纹",[0110]"主轴发出异常噪音并逐渐增大",别，问题实体与这5个相似实体之间的相似度0.922590970993042、0.7450582385063171、领域的设备检修及故障解决场景，显著提升工业设备检修场景下的问题检索和解决能

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