摘要
本文提出一种融合图结构信息的大型语言模型方法,应用于荔枝病虫害防治知识推理。基于GraphRAG框架,通过图卷积网络(GCN)将知识图谱的结构信息融入大语言模型(LLMs),提升其推理能力。构建荔枝病虫害知识图谱,涵盖病虫害、防治方法、农药成分等实体及关系,采用TransE进行图嵌入,利用GCN学习节点表示。以ChatGLM为基础模型,采用LoRA微调。实验结果表明,该方法在各项评估指标上优于基线,显著提升推理准确性和深度。
出处
《电脑知识与技术》
2025年第19期14-16,32,共4页
Computer Knowledge and Technology
基金
2023年广东省普通高校青年创新人才类项目(项目编号:2023KQNCX263)
2024年度茂名市科技计划项目(项目编号:2024371)。
